Optimización en sistemas multi-robot mediante embodied evolution

Abstract

[Resumen] En esta tesis se ha desarrollado una versión del algoritmo evolutivo Embodied Evolution (EE) que generaliza las existentes en el campo, con el objetivo de avanzar en la estandarización de este paradigma de forma que pueda ser estudiado de manera formal, y así conocer sus fortalezas y limitaciones. El algoritmo desarrollado en esta tesis se ha denominado “canónico”porque se ha diseñado tras el análisis detallado de los procesos básicos comunes a las diferentes variantes dentro de Embodied Evolution, de modo que únicamente contiene dichos procesos intrínsecos, y una parametrización de los mismos lo más general posible. El funcionamiento de este algoritmo can´onico de Embodied Evolution se ha analizado en un conjunto de funciones teóricas representativas de los espacios de búsqueda en optimización colectiva, sobre los que se ha llevado a cabo un análisis de sensibilidad exhaustivo. Finalmente, las conclusiones del análisis teórico se han validado en una tarea real en la cual se ha podido comprobar la validez de la aproximación a la hora de optimizar la coordinación emergente del sistema multi-robot, tanto a nivel de rendimiento como a nivel de organización automática en especies, una propiedad fundamental de este paradigma.[Resumo] Nesta tese doutoral desenvolveuse unha version do algoritmo evolutivo Embodied Evolution (EE) que xeneraliza as existentes no campo, co obxectivo de avanzar na estandarización deste paradigma, de forma que poida ser estudado de maneira formal, e así coñecer as súas fortalezas e limitacións. O algoritmo desenvolvido nesta tese denominouse algoritmo canónico porque foi deseñado tras analizar detalladamente os procesos básicos comúns ás diferentes variantes dentro de Embodied Evolution, de modo que únicamente contén estes procesos intrínsecos, e una parametrización dos mesmos o máis xeral posible. O funcionamiento do algoritmo canónico de Embodied Evolution analizouse nun conxunto de funcións teóricas representativas dos espazos de búsqueda en optimización colectiva, sobre os que se realizou unha análise de sensibilidade exhaustiva. Finalmente, as conclusions da análise teorica validouse nunha tarefa real, na que se puido comprobar a validez da aproximación á hora de optimizar a coordinación emerxente do sistema multi-robot, tanto a nivel de rendemento como a nivel de organización automática en especies, unha propiedade fundamental neste paradigma.[Abstract] In this PhD thesis, a version of the Embodied Evolution (EE) algorithm has been developed that generalizes the existing version on the field, with the goal of advancing in the standardization of this paradigm such that it could be studied in a formal way and discover its strengths and limitations. The developed algorithm has been named “canonical” because it was designed after analyzing in detail the basic common processes of the di↵erent variants in Embodied Evolution, in a way that only contains the intrinsic processes and a parametrization as general as possible. The operation of this Embodied Evolution canonical algorithm has been analyzed in a set of theoretic functions that represent the di↵erent search landscapes in collective optimization, in which a sensibility analysis has been performed. Finally, the conclusions of the theoretic analysis has been validated in a real task in which the validity of the approximation has been confirmed through the successful optimization of the emergent coordination of the multi-robot system, both in performance and in automatic organization in species, a fundamental property in this paradigm.