动态环境中的进化机器人改进了拉马克遗传

Mar, 2024

动态环境中的进化机器人改进了拉马克遗传

Lamarckian Inheritance Improves Robot Evolution in Dynamic Environments

Jie Luo, Karine Miras, Carlo Longhi, Oliver Weissl, Agoston E. Eiben

TL;DR本研究探讨了拉马克系统在进化机器人技术中的整合，并与传统的达尔文模型在各种环境中进行比较。通过采用拉马克原理，在机器人继承学习特性的基础上，结合没有继承的达尔文学习，在动态环境下研究适应性。我们的研究在六种不同的环境设置中进行，证明了拉马克系统在适应性和效率方面优于达尔文系统，特别是在具有挑战性的条件下。我们的分析突出了控制器和形态进化与环境适应之间的相互作用的关键作用，父子相似性以及学习前后的新生儿和幸存者提供了对特性继承有效性的深入理解。我们的研究结果表明，拉马克原理可以显著推进自治系统设计，在复杂的实际应用中提供更具适应性和强大的机器人解决方案的潜力。同时，我们使用实际物理机器人验证了这些理论洞察力，填补了仿真和实际应用之间的鸿沟。

Abstract

This study explores the integration of lamarckian system into evolutionary robotics (ER), comparing it with the traditional Darwinian model across various environments. By adopting Lamarckian principles, where robots inherit learned traits, alongside Darwinian learning without inherita

lamarckian system evolutionary robotics adaptation environmental setups trait inheritance

发现论文，激发创造

拉马克的复仇：遗传学习特质将使机器人进化得更好

18 世纪生物学家 Lamarck 理论与遗传学相关性研究，发现 Lamarck 主义的进化动力学能够增强机器人体能获取良好智能的能力，并证明了新生机器人与身体相匹配的遗传大脑使其在适应性方面具有更高的优势。

Sep, 2023

通过学习和进化实现具身智能

我们引入 DERL，一种新的计算框架，通过仅利用低级别自我感知信息，可以演化出多样化的智能体形态，用于学习复杂环境下的运动和操作任务，并展示了环境复杂度、形态智能和控制可学性之间的关系。

Feb, 2021

一个极简的发展模型可以提高软体机器人的进化能力

研究了生物的不同子系统，着重在机器人中实现了一种简化的发育模型并确定了其能够增加进化性的作用。

Jun, 2017

形态发育如何指导进化

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Nov, 2017

Lamarckian Platform：推动进化强化学习边界走向异步商业游戏

本文介绍了 Lamarckian 平台，该平台支持分布式计算和异步进化强化学习，并在 Google 足球游戏和乒乓游戏上进行了基准测试，表明 Lamarckian 平台在采样效率和训练速度方面具有优势，同时提供了两个应用示例：生成行为多样化的游戏 AI 和测试异步商业游戏的平衡性。

Sep, 2022

水陆环境下物质特性和环境转换对软体动物运动的进化影响

本文介绍了一种强大的进化系统，对不同环境下行走和游泳软机器人的任意形态进化进行了广泛研究，按照三组实验的方式进行探究。结果表明，不同材料在进化软体运动方面具有不同的影响，在我们简化的物理世界中，更加坚硬的机器人在陆地上的步态和形态更为复杂和有效，在水中表现也更好。研究还提出了关于环境转换对形态再适应现象的有趣观察，并指出了在陆地 - 水和水 - 陆转换之间的潜在不对称性：第一种转换似乎具有不利影响，而第二种转换似乎有某些益处。

Nov, 2017

任意机器人形态的控制器架构和学习机制比较

通过实验证明，网络控制器与进化算法、强化学习等学习方法的组合对于形态演化机器人的性能、效率和稳定性有重要影响。

Sep, 2023

机体机器形态与控制可扩展共同优化

该研究探讨并展现了一种新的技术 ——“形态创新保护”，可协同优化机器人的结构和控制策略并避免局部最优解来提高机器人的行为性能，促进了自动化机器人设计和行为训练，同时为研究实体认知理论提供了实验检验的平台。

Jun, 2017

探究机器人设计对学习和神经控制的影响

通过设计机器人体形，可以在多任务场景下克服神经控制器所遇到的许多问题，从而实现设计更通用、需要更少计算力的机器人。

Jun, 2023

游戏中的突变偏好学习

我们提出了基于进化博弈理论考虑的两种多智能体强化学习算法的变体。一个变体的有意简化使我们能够证明它与一类常微分方程系统的复制子 - 变异体动力学的关系，从而通过它的常微分方程对应项在各种环境中展示了该算法的收敛条件。相较于更复杂的算法，另一个更复杂的变体允许与 Q 学习算法进行比较。我们在一系列环境中通过实验将这两个变体与 WoLF-PHC 和频率调整的 Q 学习进行比较，展示了我们的变体在维度增加的情况下保持收敛性的实例与更复杂算法的对比。解析结果的可用性相对于纯经验案例研究提供了一定的可转移性，展示了在处理收敛性和可靠的推广问题时，动力系统视角对多智能体强化学习的普适性。

May, 2024