弾力的自律システムのための高柔軟性群知能アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

Clifford J.; Towhidnejad M.; Neighbors J.; Verenich E.; Staskevich G.

文献

J-GLOBAL ID：201902282352723999 整理番号：19A0120356

弾力的自律システムのための高柔軟性群知能アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

Highly Flexible Swarm Intelligence Algorithm for Resilient Autonomous Systems

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資料名：
巻： 2018 号： DASC ページ： 1-6 発行年： 2018年
JST資料番号： W2441A 資料種別：会議録 (C)
記事区分：原著論文発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

本論文では,Embry-Ridle Aeronautical大学で実施されており,大気力研究所(AFRL)によって支援されている,著者らの現在の持続可能な自律システム(RAS)プロジェクトへの更新を提供した。RASプロジェクトの目的は,知的な適応可能な敵によって占有されたアンチアクセスエリア(A2/AD)環境における知能を収集するための分散多層自律的UAS計画と制御技術を開発することである。これらの弾力性のある自律システムは,知能を収集し,資産の損失を最小にすることにより,ホスチル環境を通してナビゲートすることができる。著者らのアプローチは,人工生命概念を組み込み,高レベルアーキテクチャを3つの生物学的に触発されたメタ層に分割した:サイバー物理的,反応性,および意図的である。各メタ層はN層の組合せであり,各々は単純な挙動を表し,エージェントの挙動に対して動的レベルの影響を持つ。各層内のアルゴリズムは,知覚,記憶,および意図の組合せに作用する。知覚は,実際のフィルタリングされた視点を表し,すぐに下にある層で抽出され,現在の層で修正されて,次の最高層を通過した。意図は,上記の層からの推奨された作用出力を表し,現在の層で修正され,次の最低層を通過した。各サイクル,知覚および意図を明らかにした。メモリは各層を透過し,層が以前のサイクルからいくつかの知識を保持することを可能にする。低いメタ層における速い反応性制御システムは,より高いメタ層に関する認識機能をサポートする安定した環境を確実にした。著者らのアプローチの重要な概念は以下の通りである:反応性から意図性へのスペクトルに関する知能の層状アーキテクチャ;ロバストで複雑な挙動を与える人工生命アルゴリズムの使用は簡単な規則の集合から;観察によるエージェント間の情報のコミュニケーション;遺伝的アルゴリズム(GA)を用いて,各層に対する最良解を選択し,適応させるチームを支援する。知的資産のこの分散協調システムは,挑戦的環境においてミッション目標を達成するために適応可能で,スケーラブルな性能を提供する。Copyright 2019 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

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