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

Investigating whether HyperNEAT produces modular neural networks

HyperNEAT represents a class of neuroevolutionary algorithms that captures some of the power of natural development with a computationally efficient high-level abstraction of development. This class of algorithms is intended to provide many of the desirable properties produced in biological phenotypes by natural developmental processes, such as regularity, modularity and hierarchy. While it has been previously shown that HyperNEAT produces regular artificial neural network (ANN) phenotypes, in this paper we investigated the open question of whether HyperNEAT can produce modular ANNs. We conducted such research on problems where modularity should be beneficial, and found that HyperNEAT failed to generate modular ANNs. We then imposed modularity on HyperNEAT’s phenotypes and its performance improved, demonstrating that modularity increases performance on this problem. We next tested two techniques to encourage modularity in HyperNEAT, but did not observe an increase in either modularity or performance. Finally, we conducted tests on a simpler problem that requires modularity and found that HyperNEAT was able to rapidly produce modular solutions that solved the problem. We therefore present the first documented case of HyperNEAT producing a modular phenotype, but our inability to encourage modularity on harder problems where modularity would have been beneficial suggests that more work is needed to increase the likelihood that HyperNEAT and similar algorithms produce modular ANNs in response to challenging, decomposable problems

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»

Genotype dynamic for agent neuroevolution in artificial life model

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.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.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

HyperNEAT for Locomotion Control in Modular Robots

In an application where autonomous robots can amalgamate spontaneously into arbitrary organisms, the individual robots cannot know a priori at which location in an organism they will end up. If the organism is to be controlled autonomously by the constituent robots, an evolutionary algorithm that evolves the controllers can only develop a single genome that will have to suffice for every individual robot. However, the robots should show different behaviour depending on their position in an organism, meaning their phenotype should be different depending on their location. In this paper, we demonstrate a solution for this problem using the HyperNEAT generative encoding technique with differentiated genome expression. We develop controllers for organism locomotion with obstacle avoidance as a proof of concept. Finally, we identify promising directions for further research

Evolving Static Representations for Task Transfer

An important goal for machine learning is to transfer knowledge between tasks. For example, learning to play RoboCup Keepaway should contribute to learning the full game of RoboCup soccer. Previous approaches to transfer in Keepaway have focused on transforming the original representation to fit the new task. In contrast, this paper explores the idea that transfer is most effective if the representation is designed to be the same even across different tasks. To demonstrate this point, a bird\u27s eye view (BEV) representation is introduced that can represent different tasks on the same two-dimensional map. For example, both the 3 vs. 2 and 4 vs. 3 Keepaway tasks can be represented on the same BEV. Yet the problem is that a raw two-dimensional map is high-dimensional and unstructured. This paper shows how this problem is addressed naturally by an idea from evolutionary computation called indirect encoding, which compresses the representation by exploiting its geometry. The result is that the BEV learns a Keepaway policy that transfers without further learning or manipulation. It also facilitates transferring knowledge learned in a different domain, Knight Joust, into Keepaway. Finally, the indirect encoding of the BEV means that its geometry can be changed without altering the solution. Thus static representations facilitate several kinds of transfer

METHODOLOGY AND ANALYSIS FOR EFFICIENT CUSTOM ARCHITECTURE DESIGN USING MACHINE LEARNING

Machine learning algorithms especially Deep Neural Networks (DNNs) have revolutionized the arena of computing in the last decade. DNNs along the with the computational advancements also bring an unprecedented appetite for compute and parallel processing. Computer architects have risen to challenge by creating novel custom architectures called accelerators. However, given the ongoing rapid advancements in algorithmic development accelerators architects are playing catch- up to churn out optimized designs each time new algorithmic changes are published. It is also worth noting that the accelerator design cycle is expensive. It requires multiple iteration of design space optimization and expert knowledge of both digital design as well as domain knowledge of the workload itself. It is therefore imperative to build scalable and flexible architectures which are adaptive to work well for a variety of workloads. Moreover, it is also important to develop relevant tools and design methodologies which lower the overheads incurred at design time such that subsequent design iterations are fast and sustainable. This thesis takes a three-pronged approach to address these problems and push the frontiers for DNN accelerator design process. First, the thesis presents the description of a now popular cycle accurate DNN accelerator simulator. This simulator is built with the goal of obtaining detailed metrics as fast as possible. A detailed analytical model is also presented in this thesis which enables the designer to understand the interactions of the workload and architecture parameters. The information from the model can be directly used to prune the design search space to achieve faster convergence. Second, the thesis details a couple of flexible yet scalable DNN accelerator architectures. Finally, this thesis describes the use of machine learning to capture the design space of DNN accelerators and train a model to predict optimum configurations when queried with workload parameters and design constraints. The novelty of this piece of work is that it systematically lays out the formulation of traditional design optimization into a machine learning problem and describes the quality and components of a model which works well across various architecture design tasks.Ph.D