A Descriptive Model of Robot Team and the Dynamic Evolution of Robot Team Cooperation

At present, the research on robot team cooperation is still in qualitative analysis phase and lacks the description model that can quantitatively describe the dynamical evolution of team cooperative relationships with constantly changeable task demand in Multi-robot field. First this paper whole and static describes organization model HWROM of robot team, then uses Markov course and Bayesian theorem for reference, dynamical describes the team cooperative relationships building. Finally from cooperative entity layer, ability layer and relative layer we research team formation and cooperative mechanism, and discuss how to optimize relative action sets during the evolution. The dynamic evolution model of robot team and cooperative relationships between robot teams proposed and described in this paper can not only generalize the robot team as a whole, but also depict the dynamic evolving process quantitatively. Users can also make the prediction of the cooperative relationship and the action of the robot team encountering new demands based on this model. Journal web page & a lot of robotic related papers www.ars-journal.co

Агресивное и мирное поведение в многоагентных системах в клеточной среде

В агентно-орієнтованому підході виділено консолідацію великої різноманітності моделей. Розроблені моделі багатьох дослідників є однотипними за основними ознаками, проте у сфері складних адаптивних систем таких, як штучні екології незначна відмінність в архітектурі чи різниця значень параметрів можуть відчутно впливати на емерджентні характеристики моделі. Першовідкривачами агентного підходу до штучних екосистем Робертом Акстелом і Робертом Аксельродом зазначено, що наявна множина багатоагентних моделей потребує впровадження технік та методик, що дозволять узагальнити їх результати. Подано модель, що є реплікацією уже існуючої і подібної до класичних моделей штучного життя у клітинному просторі. Досліджено залежність агресивної та мирної поведінки від кількості ресурсу, що надходить до системи. Порівняно результати поточної моделі-реплікації та її прототипу, запропонованого Акстелом та Аксельродом у методі "стикування моделей".One of the key issues in Multi-Agent simulation approach is a consolidation of great model variety. Many researches govern own unique models that are similar in basic principles but for complex adaptive systems such as Artificial Ecosystems slight difference in architecture and parameters calibration could affect crucially on the emergent properties of the model. As it was denoted by the pioneers of the Artificial Ecosystems modelling Robert Axtell and Robert Axelrod: variety of Multi-Agent models need introduction of methods and technics that allows consolidating of its results. In work we present modification of model similar to classic Artificial Life spatial lattice models and trace the exhibition of aggressive and peaceful behavior depending on the income resource. We consider results of both models’ simulation as it was proposed in "docking models" method by Axtell and Axelrod.В агентно-ориентированном подходе выделена консолидация большого разнообразия моделей. Разработанные модели многих исследователей являются однотипными по основным признакам, однако в сфере сложных адаптивных систем таких, как искусственные экологии незначительное отличие в архитектуре или разница значений параметров могут иметь достаточно большое влияние на эмерджентные характеристики модели. Первооткрывателями агентного подхода в искусственных экосистемах Робертом Акстелом и Робертом Аксельродом отмечено, что имеющееся множество многоагентных моделей требует внедрения техник и методик, которые позволят обобщить их результаты. Представлена модель, которая является репликацией уже существующей и подобна классическим моделям искусственной жизни в клеточном пространстве. Исследована зависимость агрессивного и мирного поведения в зависимости от количества ресурса, поступающего в систему. Проведено сравнение результатов текущей модели-репликации и ее прототипа, предложеного Акстелом и Аксельродом в методе "стыковка моделей"

Динамика генотипа в нейроэволюции агентов в моделях искусственной жизни

Кооперативна поведінка є однією з найбільш часто використовуваних та поширених рис для багатоагентних систем. У деяких випадках поява такої поведінки пов’язана із поділом населення на співіснуючі субпопуляції [1, 2]. Групова взаємодія може набувати не лише форми антагоністичного конфлікту, але й зумовлюватися генетичним дрейфом, який приводить до конкуренції поведінкових стратегій та можливої асиміляції [3]. Продемонстровано різні види залежностей між групами агентів та їх поведінковими стратегіями. Використано методологію спостереження за динамікою агентного генотипу [2], відповідно до якої популяція у просторі генотипів може мати вигляд хмари точок, кожна точка якої відповідає одній особині. Розглянуто динаміку центроїда населення — центра хмари генотипу. Аналіз таких траєкторій може сприяти дослідженню різних режимів існування популяції та їх зародження.Cooperation behavior is one of the most used and spread Multi-agent system feature. In some cases emergence of this behaviour can be characterized by division of population on co-evolving subpopulations [1], [2]. Group interaction can take not only antagonistic conflict form but also genetic drift that results with strategies competition and assimilation [3]. In this work we demonstrate different relation between agent grouping and they behavior strategies. We use approach proposed in work [2] methodology of agent genotype dynamic tracking, due to this approach the evolving population can be presented in genotype space as a cloud of points where each point corresponds to one individual. In current work consider the movement of population centroid – the center of the genotype cloud. Analysis of such trajectories can shad the light on the regimes of population existence and genesis.Кооперативное поведение является одной из наиболее часто используемых и распространенных черт для многоагентных систем. В некоторых случаях появление такого поведения связано с разделением населения на сосуществующие субпопуляции [1, 2]. Групповое взаимодействие может принимать не только форму антагонистического конфликта, но и обуслoвливаться генетическим дрейфом, приводящим к конкуренции поведенческих стратегий и возможной ассимиляции [3]. Продемонстрированы различные виды зависимостей между группами агентов и их поведенческими стратегиями. Использована методология наблюдения за динамикой агентного генотипа [2], согласно которой популяция может быть представлена в пространстве генотипов в виде облака точек, где каждая точка соответствует одной особи. Рассмотрена динамика центроида популяции — центр облака генотипа. Анализ таких траекторий может помочь исследованию различных режимов существования популяции и их зарождения

Competition and collaboration in cooperative coevolution of Elman recurrent neural networks for time - series prediction

Collaboration enables weak species to survive in an environment where different species compete for limited resources. Cooperative coevolution (CC) is a nature-inspired optimization method that divides a problem into subcomponents and evolves them while genetically isolating them. Problem decomposition is an important aspect in using CC for neuroevolution. CC employs different problem decomposition methods to decompose the neural network training problem into subcomponents. Different problem decomposition methods have features that are helpful at different stages in the evolutionary process. Adaptation, collaboration, and competition are needed for CC, as multiple subpopulations are used to represent the problem. It is important to add collaboration and competition in CC. This paper presents a competitive CC method for training recurrent neural networks for chaotic time-series prediction. Two different instances of the competitive method are proposed that employs different problem decomposition methods to enforce island-based competition. The results show improvement in the performance of the proposed methods in most cases when compared with standalone CC and other methods from the literature

A novel strategy for power sources management in connected plug-in hybrid electric vehicles based on mobile edge computation framework

This paper proposes a novel control framework and the corresponding strategy for power sources management in connected plug-in hybrid electric vehicles (cPHEVs). A mobile edge computation (MEC) based control framework is developed first, evolving the conventional on-board vehicle control unit (VCU) into the hierarchically asynchronous controller that is partly located in cloud. Elaborately contrastive analysis on the performance of processing capacity, communication frequency and communication delay manifests dramatic potential of the proposed framework in sustaining development of the cooperative control strategy for cPHEVs. On the basis of MEC based control framework, a specific cooperative strategy is constructed. The novel strategy accomplishes energy flow management between different power sources with incorporation of the active energy consumption plan and adaptive energy consumption management. The method to generate the reference battery state-of-charge (SOC) trajectories in energy consumption plan stage is emphatically investigated, fast outputting reference trajectories that are tightly close to results by global optimization methods. The estimation of distribution algorithm (EDA) is employed to output reference control policies under the specific terminal conditions assigned via the machine learning based method. Finally, simulation results highlight that the novel strategy attains superior performance in real-time application that is close to the offline global optimization solutions

Evolutionary Distributed Control of a Biologically Inspired Modular Robot

fals

Aggressive and peaceful behavior in multiagent systems on cellular space

One of the key issues in Multi-Agent simulation approach is a consolidation of great model variety. Many researches govern own unique models that are similar in basic principles but for complex adaptive systems such as Artificial Ecosystems slight difference in architecture and parameters calibration could affect crucially on the emergent properties of the model. As it was denoted by the pioneers of the Artificial Ecosystems modelling Robert Axtell and Robert Axelrod: variety of Multi-Agent models need introduction of methods and technics that allows consolidating of its results. In work we present modification of model similar to classic Artificial Life spatial lattice models and trace the exhibition of aggressive and peaceful behavior depending on the income resource. We consider results of both models’ simulation as it was proposed in «docking models» method by Axtell and Axelrod.В агентно-орієнтованому підході виділено консолідацію великої різноманітності моделей. Розроблені моделі багатьох дослідників є однотипними за основними ознаками, проте у сфері складних адаптивних систем таких, як штучні екології незначна відмінність в архітектурі чи різниця значень параметрів можуть відчутно впливати на емерджентні характеристики моделі. Першовідкривачами агентного підходу до штучних екосистем Робертом Акстелом і Робертом Аксельродом зазначено, що наявна множина багатоагентних моделей потребує впровадження технік та методик, що дозволять узагальнити їх результати. Подано модель, що є реплікацією уже існуючої і подібної до класичних моделей штучного життя у клітинному просторі. Досліджено залежність агресивної та мирної поведінки від кількості ресурсу, що надходить до системи. Порівняно результати поточної моделі-реплікації та її прототипу, запропонованого Акстелом та Аксельродом у методі "стикування моделей".В агентно-ориентированном подходе выделена консолидация большого разнообразия моделей. Разработанные модели многих исследователей являются однотипными по основным признакам, однако в сфере сложных адаптивных систем таких, как искусственные экологии незначительное отличие в архитектуре или разница значений параметров могут иметь достаточно большое влияние на эмерджентные характеристики модели. Первооткрывателями агентного подхода в искусственных экосистемах Робертом Акстелом и Робертом Аксельродом отмечено, что имеющееся множество многоагентных моделей требует внедрения техник и методик, которые позволят обобщить их результаты. Представлена модель, которая является репликацией уже существующей и подобна классическим моделям искусственной жизни в клеточном пространстве. Исследована зависимость агрессивного и мирного поведения в зависимости от количества ресурса, поступающего в систему. Проведено сравнение результатов текущей модели-репликации и ее прототипа, предложеного Акстелом и Аксельродом в методе «стыковка моделей»

Cross-Layer Optimization and Dynamic Spectrum Access for Distributed Wireless Networks

We proposed a novel spectrum allocation approach for distributed cognitive radio networks. Cognitive radio systems are capable of sensing the prevailing environmental conditions and automatically adapting its operating parameters in order to enhance system and network performance. Using this technology, our proposed approach optimizes each individual wireless device and its single-hop communication links using the partial operating parameter and environmental information from adjacent devices within the wireless network. Assuming stationary wireless nodes, all wireless communication links employ non-contiguous orthogonal frequency division multiplexing (NC-OFDM) in order to enable dynamic spectrum access (DSA). The proposed approach will attempt to simultaneously minimize the bit error rate, minimize out-of-band (OOB) interference, and maximize overall throughput using a multi-objective fitness function. Without loss in generality, genetic algorithms are employed to perform the actual optimization. Two generic optimization approaches, subcarrier-wise approach and block-wise approach, were proposed to access spectrum. We also proposed and analyzed several approaches implemented via genetic algorithms (GA), such as quantizing variables, using adaptive variable ranges, and Multi-Objective Genetic Algorithms, for increasing the speed and improving the results of combined spectrum utilization/cross-layer optimization approaches proposed, together with several assisting processes and modifications devised to make the optimization to improve efficiency and execution time