論文の概要: SwarmCoDe: A Scalable Co-Design Framework for Heterogeneous Robot Swarms via Dynamic Speciation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.26240v1
• Date: Fri, 27 Mar 2026 10:03:38 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-30 21:49:48.434819
• Title: SwarmCoDe: A Scalable Co-Design Framework for Heterogeneous Robot Swarms via Dynamic Speciation
• Title（参考訳）: SwarmCoDe: 動的スペックによる異種ロボット群のためのスケーラブルな共設計フレームワーク
• Authors: Andrew Wilhelm, Josie Hughes,
• Abstract要約: 我々は新しい協調進化アルゴリズムSwarmCoDeを提案する。 種間協力のための生物学的シグナリング機構にインスパイアされたこのアルゴリズムは、進化した遺伝子タグと選択性遺伝子を使用する。 我々はSwarmCoDeを使用して、製造予算の下でタスク計画とハードウェアを同時に最適化し、最大200エージェントの専門的なSwarmを進化させることに成功した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.374417345150659
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Robot swarms offer inherent robustness and the capacity to execute complex, collaborative tasks surpassing the capabilities of single-agent systems. Co-designing these systems is critical, as marginal improvements in individual performance or unit cost compound significantly at scale. However, under traditional frameworks, this scale renders co-design intractable due to exponentially large, non-intuitive design spaces. To address this, we propose SwarmCoDe, a novel Collaborative Co-Evolutionary Algorithm (CCEA) that utilizes dynamic speciation to automatically scale swarm heterogeneity to match task complexity. Inspired by biological signaling mechanisms for inter-species cooperation, the algorithm uses evolved genetic tags and a selectivity gene to facilitate the emergent identification of symbiotically beneficial partners without predefined species boundaries. Additionally, an evolved dominance gene dictates the relative swarm composition, decoupling the physical swarm size from the evolutionary population. We apply SwarmCoDe to simultaneously optimize task planning and hardware morphology under fabrication budgets, successfully evolving specialized swarms of up to 200 agents -- four times the size of the evolutionary population. This framework provides a scalable, computationally viable pathway for the holistic co-design of large-scale, heterogeneous robot swarms.
• Abstract（参考訳）: ロボット群は、固有の堅牢性と、単一エージェントシステムの能力を超える複雑な協調的なタスクを実行する能力を提供する。 これらのシステムの共同設計は、個々のパフォーマンスやユニットコストの限界的な改善が、大規模に大きく影響しているため、非常に重要である。 しかし、従来のフレームワークでは、このスケールは指数関数的に大きく、直観的でない設計空間のために、共設計が難解である。 これを解決するために,動的偏差を利用してタスクの複雑さに合わせてSwarmの不均一性を自動スケールする新しい協調共進化アルゴリズムSwarmCoDe(CCEA)を提案する。 このアルゴリズムは、種間協力のための生物学的シグナル伝達機構にインスパイアされ、進化した遺伝子タグと選択性遺伝子を使用して、事前に定義された種の境界のない共生的に有益なパートナーの創発的同定を容易にする。 さらに、進化的支配遺伝子は相対的なスワム組成を規定し、進化的な個体群から物理的スワムサイズを分離する。 我々はSwarmCoDeを使用して、製造予算の下でタスク計画とハードウェア形態を同時に最適化し、最大200のエージェントからなる特別なSwarmを進化させることに成功した。 このフレームワークは、大規模で異質なロボット群を包括的に共同設計するためのスケーラブルで計算可能な経路を提供する。

関連論文リスト

• Swarms of Large Language Model Agents for Protein Sequence Design with Experimental Validation [0.9332987715848714]
  大規模言語モデル(LLM)エージェントは並列に動作し、それぞれ特定の残基位置に割り当てられる。 この位置的、非集中的な調整は、多様で明確に定義されたシーケンスの創発的設計を可能にする。 提案手法は,数時間以内に効率よく客観的な設計を実現し,微調整や特殊訓練を行なわずに完全に動作させる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-11-27T10:42:52Z)
• Toward Humanoid Brain-Body Co-design: Joint Optimization of Control and Morphology for Fall Recovery [55.951691393378354]
  フォールリカバリのためのスケーラブルなヒューマノイド共同設計フレームワークであるRoboCraftを提案する。 複数の設計にまたがって事前訓練された共有ポリシーは、ハイパフォーマンスな形態に対して徐々に微調整される。 実験の結果、RoboCraftは7つの公用ヒューマノイドロボットで平均44.55%のパフォーマンス向上を達成した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-10-25T15:40:18Z)
• Bidirectional Representations Augmented Autoregressive Biological Sequence Generation:Application in De Novo Peptide Sequencing [51.12821379640881]
  自己回帰(AR)モデルは、全体的な双方向表現を提供するが、生成的コヒーレンスとスケーラビリティに関する課題に直面している。 非自己回帰機構からリッチなコンテキスト情報を動的に統合することにより、AR生成を向上するハイブリッドフレームワークを提案する。 新しいクロスデコーダアテンションモジュールにより、ARデコーダは、これらの双方向機能を反復的にクエリし、統合することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-10-09T12:52:55Z)
• Assemble Your Crew: Automatic Multi-agent Communication Topology Design via Autoregressive Graph Generation [91.17994756436259]
  大規模言語モデル(LLM)に基づくマルチエージェントシステム(MAS)は、多様な領域にわたる複雑な問題を扱うための強力なソリューションとして登場した。 既存のアプローチは、事前に定義されたエージェントセットとハードコードされた相互作用構造を持つテンプレートグラフ修正パラダイムに依存しているため、基本的に制限されている。 協調グラフをスクラッチから構築することで、このパラダイムを運用する新しい自己回帰モデルであるARG-Designerを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-07-24T09:17:41Z)
• Structural Cellular Hash Chemistry [0.24475591916185496]
  ハッシュ化学(Hash Chemistry)は、オープンエンド進化の最小限の人工化学モデルである。 非空間型および細胞型に拡張されている。 構造セルハッシュ化学(Structure Cellular Hash Chemistry)と呼ばれる改良版を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-12-17T10:51:01Z)
• Swarm Systems as a Platform for Open-Ended Evolutionary Dynamics [0.24475591916185496]
  我々は、Swarm Chemistryとその変種を具体例としてレビューし、異種Swarmシステムの有用な特性について述べる。 科学、工学、芸術・エンターテイメントへの応用、さらなる研究の方向性についても論じる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-02T21:12:18Z)
• Learning Swarm Interaction Dynamics from Density Evolution [0.0]
  生物群や人工群集の協調運動を理解することの問題点を考察する。 本稿では,2対の相互作用に基づくスワムの力学をCucker-Smale flockingモデルに基づいて記述する。 我々は,Swarmの密度進化の観測から相互作用するエージェントのダイナミクスを学習するために,拡張システムを反復最適化スキームに組み込む。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-12-05T20:18:48Z)
• Bioinspired Bipedal Locomotion Control for Humanoid Robotics Based on EACO [1.0152838128195467]
  本研究は,ヒューマノイドロボットに適用されたEACOのグローバル検索能力と収束率を,リアルタイムに向上させるものである。 我々は、ACO、実コードGA、ニューラルネットワーク(NN)付きGA、パーティクルスウォーム最適化(PSO)、複雑なロボティクスシステムなど、幅広い問題に対するEACOアルゴリズムに特別な焦点をあてた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-09T09:43:48Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。