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25.11.2021 | Original Article

Topology and weight evolving artificial neural networks in cooperative transport by a robotic swarm

Zeitschrift:
Artificial Life and Robotics
Autoren:
Motoaki Hiraga, Kazuhiro Ohkura
Wichtige Hinweise
This work was presented in part at the joint symposium with the 15th International Symposium on Distributed Autonomous Robotic Systems 2021 and the 4th International Symposium on Swarm Behavior and Bio-Inspired Robotics 2021(Online, June 1–4, 2021).

Publisher's Note

Springer Nature remains neutral with regard to jurisdictional claims in published maps and institutional affiliations.

Abstract

This paper applies Topology and Weight Evolving Artificial Neural Networks (TWEANNs) to design controllers for a robotic swarm. A typical method of designing controllers by an evolutionary robotics approach uses neural networks as the robot controllers with only optimizing the weight values of the neural network. However, this approach might restrict the behavior of robots or might have unsuitable structures within the controller. In this paper, we applied Mutation-Based Evolving Artificial Neural Network (MBEANN), which is a TWEANN algorithm that only employs mutations to evolve neural networks, to design the controller for a robotic swarm. For comparison with the MBEANN approach, we used NeuroEvolution of Augmenting Topologies (NEAT), which is a widely used TWEANN algorithm. The controllers are evaluated in cooperative transport performed by a robotic swarm using computer simulations. The results show that the robot controller evolved with MBEANN outperformed the NEAT controller in the cooperative transportation task.

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