К вопросу о параметрах биоинспирированных моделей поведения при моделировании групповой фуражировки
Ключевые слова:
групповая робототехника, биоинспирированный подход, модели поведения, муравьи, фуражировка, сбор ресурсовАннотация
Применение биоинспирированных моделей и методов является одним из подходов к решению задач групповой робототехники. Рассматривается одна из таких задач – моделирование фуражировки – и ее решение путем создания аналогов социальных структур муравьев и моделей кормового поведения. Показаны существенные для данной задачи характеристики семей муравьев – численность особей в социуме и его структура, скорость движения рабочих, дистанция взаимодействия индивидов и площадь территории. Кроме того, оценен имеющийся экспериментальный базис – группа роботов и полигон, – использующийся в качестве аппаратной платформы для экспериментов. Рассмотрено несколько моделей кормового поведения – без дифференциации функций фуражиров и с разделением последних на активных и пассивных. Активные фуражиры самостоятельно ищут источники ресурсов, а затем вовлекают в процесс добычи пассивных фуражиров; пассивные, пока не вовлечены в добычу, находятся на базе.
Поведение агентов описано набором конечных автоматов: базовые автоматы реализуют базовые поведенческие функции, мета-автомат описывает поведение на основе базовых автоматов. На экспериментальном базисе были отработаны базовые движения, заданные в автоматной логике. Комплексное тестирование моделей проводилось в среде моделирования Kvorum, где был создан аналог реального полигона. Моделирование представляло собой серию экспериментов для каждой модели, в которой агенты должны были собирать ресурсы. Серии отличались численностью агентов. Для оценки качества моделей использовалось отношение полученной энергии к среднему времени ее добычи. Эксперименты показали, что модель с дифференциацией функций работает эффективнее.
Литература
2. Floreano D., Mattiussi C. Bio-Inspired Artificial Intelligence: theories, methods, and technologies // MIT Press. 2008. 659 p.
3. Dorigo M., Stützle T. Ant Colony Optimization // IEEE Computational Intelligence Magazine. 2006. vol. 1(4). pp. 28–39.
4. Karaboga D., Basturk B. A powerful and efficient algorithm for numerical function optimization: Artificial bee colony (ABC) algorithm // Journal of Global Optimization. 2007. vol. 39. no. 3. pp. 459–471.
5. Yang X.S. A new metaheuristic Bat-inspired Algorithm // Nature inspired cooperative strategies for optimization (NICSO 2010). 2010. pp. 65–74.
6. Suárez P., Iglesias A., Gálvez A. Make robots be bats: specializing robotic swarms to the Bat algorithm // Swarm and Evolutionary Computation. 2019. vol. 44. pp. 113–129.
7. Petersen K.H, Nagpal R., Werfel J.K. TERMES: An Autonomous Robotic System for Three-Dimensional Collective Construction // Robotics: science and systems VII. 2011. 8 p.
8. Arvin F. et al. COSΦ: Artificial pheromone system for robotic swarms research // 2015 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS). 2015. pp. 407–412.
9. Fujisawa R. et al. Designing pheromone communication in swarm robotics: Group foraging behavior mediated by chemical substance // Swarm Intelligence. 2014. vol. 8. no. 3. pp. 227–246.
10. Wilson E.O. Chemical communication among workers of the fire ant Solenopsis saevissima (Fr. Smith) 2. An information analysis of the odor trail // Animal Behaviour. 1962. vol. 10. no. 1-2. pp. 148–158.
11. Федосеева Е.Б. Технологический подход к описанию групповой фуражировки муравьев Myrmica rubra // Зоологический журнал. 2015. Т. 94. № 10. С. 1163–1178.
12. Бургов Е.В. Пространственно-функциональные структуры у муравьев Serviformica (Hymenoptera: Formicidae) // Вестник МГПУ. Серия: Естественные науки. 2016. № 4. С. 19–27.
13. Захаров А.А. Муравьи лесных сообществ, их жизнь и роль в лесу // KMK Scientific Press. 2015. 404 с.
14. Collingwood C.A. et al. The Formicidae (Hymenoptera) of Fennoscandia and Denmark // Scandinavian Science Press. 1979. 156 p.
15. Бургов Е.В. Функциональные основы экологической сегрегации видов у муравьев: предварительные данные // Материалы XV Всероссийского мирмекологического симпозиума «Муравьи и защита леса». 2018. С. 25–31.
16. Khaluf Y., Vanhee S., Simoens P. Local ant system for allocating robot swarms to time-constrained tasks // Journal of Computational Science. 2019. vol. 31. pp. 33–44.
17. Mori A. et al. Comparison of reproductive strategies and raiding behavior in facultative and obligatory slave-making ants: the case of Formica sanguinea and Polyergus rufescens // Insectes Sociaux. 2001. vol. 48. no 4. pp. 302–314.
18. Длусский Г.М. Принципы коммуникации у муравьев // Доклады на 33-м ежегодном чтении памяти Н.А. Холодковского. 1981. С. 3–33.
19. Захаров А.А. Организация сообществ у муравьев // М.: Наука. 1991. 278 с.
20. Богатырева О.А., Шиллеров А.Е. Синергетика социальности // СО РАН. 1998. 292 с.
21. Захаров А.А. Внутривидовые отношения у муравьев // М.: Наука. 1972. 216 с.
22. Карпов В.Э., Ровбо М.А., Овсянникова Е.Е. Система моделирования поведения групп робототехнических агентов с элементами социальной организации Кворум // Программные продукты и системы. 2018. Т. 3. № 31. С. 581–590.
23. Rovbo M.A., Ovsyannikova E.E. Simulating robot groups with elements of a social structure using KVORUM // Procedia Computer Science. 2017. vol. 119. pp. 147–156.
Опубликован
Как цитировать
Раздел
Copyright (c) 2020 Александр Александрович Малышев, Евгений Вадимович Бургов
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная.
Авторы, которые публикуются в данном журнале, соглашаются со следующими условиями: Авторы сохраняют за собой авторские права на работу и передают журналу право первой публикации вместе с работой, одновременно лицензируя ее на условиях Creative Commons Attribution License, которая позволяет другим распространять данную работу с обязательным указанием авторства данной работы и ссылкой на оригинальную публикацию в этом журнале. Авторы сохраняют право заключать отдельные, дополнительные контрактные соглашения на неэксклюзивное распространение версии работы, опубликованной этим журналом (например, разместить ее в университетском хранилище или опубликовать ее в книге), со ссылкой на оригинальную публикацию в этом журнале. Авторам разрешается размещать их работу в сети Интернет (например, в университетском хранилище или на их персональном веб-сайте) до и во время процесса рассмотрения ее данным журналом, так как это может привести к продуктивному обсуждению, а также к большему количеству ссылок на данную опубликованную работу (Смотри The Effect of Open Access).