論文の概要: On the Cost of Evolving Task Specialization in Multi-Robot Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.09552v1
• Date: Tue, 10 Mar 2026 12:01:03 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-23 08:17:42.157023
• Title: On the Cost of Evolving Task Specialization in Multi-Robot Systems
• Title（参考訳）: マルチロボットシステムにおけるタスクスペシャライゼーションのコストについて
• Authors: Paolo Leopardi, Heiko Hamann, Jonas Kuckling, Tanja Katharina Kaiser,
• Abstract要約: タスクの特殊化は、より単純なロボットの動作と、マルチロボットシステムにおける高い効率をもたらす可能性がある。 従来の研究は、コストよりも実現可能性に焦点をあてて、進化的最適化中にタスクの特殊化が出現したことを示している。 我々は,タスク全体に対する汎用的な行動として,限られた評価予算内でサブタスクに対するタスク特殊主義的な行動として,人工ニューラルネットワークを進化させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.724825031148412
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Task specialization can lead to simpler robot behaviors and higher efficiency in multi-robot systems. Previous works have shown the emergence of task specialization during evolutionary optimization, focusing on feasibility rather than costs. In this study, we take first steps toward a cost-benefit analysis of task specialization in robot swarms using a foraging scenario. We evolve artificial neural networks as generalist behaviors for the entire task and as task-specialist behaviors for subtasks within a limited evaluation budget. We show that generalist behaviors can be successfully optimized while the evolved task-specialist controllers fail to cooperate efficiently, resulting in worse performance than the generalists. Consequently, task specialization does not necessarily improve efficiency when optimization budget is limited.
• Abstract（参考訳）: タスクの特殊化は、より単純なロボットの動作と、マルチロボットシステムにおける高い効率をもたらす可能性がある。 従来の研究は、コストよりも実現可能性に焦点をあてて、進化的最適化中にタスクの特殊化が出現したことを示している。 本研究では,ロボット群における作業専門化の費用対効果分析に向けて,捕食シナリオを用いた第一歩を踏み出した。 我々は,タスク全体に対する汎用的な行動として,限られた評価予算内でサブタスクに対するタスク特殊主義的な行動として,人工ニューラルネットワークを進化させる。 進化したタスクスペシャリストコントローラは効率よく協調できないが、ジェネラリストの動作はうまく最適化でき、結果としてジェネラリストよりもパフォーマンスが悪くなることを示す。 したがって、最適化予算が限られている場合、タスクの専門化は必ずしも効率を向上しない。

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