“Pitfalls” of Bio-Inspired Models on the Example of ant Trails

Cover Page

Cite item

Full Text

Open Access Open Access
Restricted Access Access granted
Restricted Access Subscription Access

Abstract

Работа посвящена применению моделирования социального поведения в групповой робототехнике и вопросам оказания воздействия на среду группой автономных роботов путем создания и использования дорожной инфраструктуры. Модельным объектом выступают муравьиные дороги, рассматриваются основные аспекты поведения муравьев разных видов в процессе коллективной фуражировки (добычи пищи). Выявляются действия, которые в совокупности приводит к появлению того, что наблюдатель воспринимает как муравьиную дорогу. Описывается модель поведения агента при обустройстве маршрута, приводятся результаты имитационного моделирования для решения задачи фуражировки с учетом расчистки маршрута, согласующиеся с теоретической моделью. Результаты моделирования подтверждают предположение о том, что обустройство маршрута может быть выполнено индивидуальными усилиями агентов (роботов) и без необходимости организации совместных действий.

References

  1. Sahoo S.K., Choudhury B.B. A Review of Methodologies for Path Planning and Optimization of Mobile Robots // J. Proc. Manag. Techn. 2023. V. 11. No. 1–2. P. 34–52.
  2. Abaspur Kazerouni I., Fitzgerald L., Dooly G., Toal D. A survey of state-of-the-art on visual SLAM // Expert Syst. Appl. 2022. V. 205. No. 2. P. 117734.
  3. Карпов В.Э., Карпова И.П., Кулинич А.А. Социальные сообщества роботов. М.: УРСС. 2019.
  4. Карпов В.Э. Социальные сообщества роботов: от реактивных к когнитивным агентам // Мягкие измерения и вычисления. 2019. Вып. 2. № 15. С. 61–78.
  5. Дьюсбери Д. Поведение животных: Сравнительные аспекты / Пер. с англ. М.: Мир, 1981.
  6. Dorigo M., Maniezzo V., Colorni A. Ant System: Optimization by a Colony of Cooperating Agents // IEEE Trans. Syst. Man. Cybern. Part B. 1996. V. 26. No. 1. P. 29–41. https://doi.org/10.1109/3477.484436
  7. Mirjalili S., Mirjalili S.M., Lewis A. Grey Wolf Optimizer // Adv. Eng. Softw. 2014. V. 69. P. 46–61. https://doi.org/10.1016/j.advengsoft.2013.12.007
  8. Arora S., Singh S. Butterfly optimization algorithm: a novel approach for global optimization // Soft Comput. 2019. V. 23. No. 3. P. 715–734. https://doi.org/10.1007/s00500-018-3102-4
  9. Toaza B., Eszterg´ar-Kiss D. A review of metaheuristic algorithms for solving TSPbased scheduling optimization problems [Formula presented] // Appl. Soft Comput., 2023. V. 148. No. 11. P. 110908. https://doi.org/10.1016/j.asoc.2023.11090
  10. Imai K., Okuyama A. Research on a Multi-agent System That Mimics Ant Foraging Behavior // Lecture Notes in Networks and Systems. Proc. Eighth International Congress on Information and Communication Technology ICICT 2023, London, 2024. V. 696. P. 193–203. https://doi.org/10.1007/978-981-99-3236-8_15
  11. Zhang N., Yong E.H. Dynamics, statistics, and task allocation of foraging ants // Phys. Rev. E. Nov. 2023. V. 108. No. 5. P. 054306. https://doi.org/10.1103/PhysRevE.108.054306
  12. De Nicola R., Di Stefano L., Inverso O., Valiani S. Intuitive Modelling and Formal Analysis of Collective Behaviour in Foraging Ants// Proc. 21st International Conference Computational Methods in Systems Biology (CMSB 2023). P. 44–61.
  13. Lorenz K. On Aggression. London: Routledge, 2002.
  14. Кудрявцева Н.Н., Маркель А.Л., Орлов Ю.Л. Агрессивное поведение: генетикофизиологические механизмы // Вавилов. журн. генетики и селекции. 2014. Вып. 18. № 4/3. С. 1133–1155.
  15. Nordell S.E., Valone T.J. Habitat Selection, Territoriality, and Aggression / Animal Behaviour, Chapter 11, Oxford University Press. 2023.
  16. Карпова И.П., Карпов В.Э. Агрессия в мире аниматов, или О некоторых механизмах управления агрессивным поведением в групповой робототехнике // Управление большими системами. 2018. Вып. 76. С. 173–218. https://doi.org/10.25728/ubs.2018.76.6
  17. Цетлин М.Л. Исследования по теории автоматов и моделированию биологических систем. М.: Наука, 1969.
  18. Карпов В.Э. Модели социального поведения в групповой робототехнике // Управление большими системами. 2016. Вып. 59. С. 165–232.
  19. Захаров А.А. Дороги муравьев (вопросы терминологии) // «Муравьи и защита леса»: Материалы VI Всесоюзного мирмекологического симпозиума. Тарту. 1979. С. 152–155.
  20. Новгородова Т.А. Использование углубленных в почву дорог муравьями группы Formica rufa (Hymenoptera, Formicidae) // Евроазиат. энтомолог. журн. 2011. Вып. 10. № 3. С. 401–405.
  21. Захаров А.А. Муравей. Семья. Колония. М.: Фитон XXI, 2018.
  22. Осипов Г.С., Панов А.И., Чудова Н.В., Кузнецова Ю.М. Знаковая картина мира субъекта поведения. М.: Физматлит, 2018.
  23. Bochynek T., Burd M., Kleineidam C., Meyer B. Infrastructure construction without information exchange: the trail clearing mechanism in Atta leafcutter ants // Proc. R. Soc. B Biol. Sci. Jan. 2019. V. 286. No. 1895. https://doi.org/10.1098/rspb.2018.2539
  24. Bouchebti S., Travaglini R.V., Forti L.C., Fourcassi´e V. Dynamics of physical trail construction and of trail usage in the leaf-cutting ant Atta laevigata // Ethol. Ecol. Evol. 2019. V. 31. No. 2. P. 105–120. https://doi.org/10.1080/03949370.2018.1503197
  25. Rockwood L.L., Hubbell S.P. Host-plant selection, diet diversity, and optimal foraging in a tropical leafcutting ant // Oecologia. 1987. V. 74. P. 55–61.
  26. Howard J.J. Costs of trail construction and maintenance in the leaf-cutting ant Atta columbica // Behav. Ecol. Sociobiol. 2001. V. 49. No. 5. P. 348–356. https://doi.org/10.1007/s002650000314
  27. Viles H.A., Goudie A.S., Goudie A.M. Ants as geomorphological agents: A global assessment // Earth-Science Rev. Feb. 2021. V. 213. P. 103469. https://doi.org/10.1016/j.earscirev.2020.103469
  28. Wehner R., Hoinville T., Cruse H. On the ‘cognitive map debate’ in insect navigation // Stud. Hist. Philos. Sci. 2023. V. 102. No. 8. P. 87–89. https://doi.org/10.1016/j.shpsa.2023.08.004
  29. Dall’Osto D., Fischer T., Milford M. Fast and Robust Bio-inspired Teach and Repeat Navigation // IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS). 2021. P. 500–507. https://doi.org/10.1109/IROS51168.2021.9636334
  30. Dupeyroux J., Viollet S., Serres J.R. An ant-inspired celestial compass applied to autonomous outdoor robot navigation // Rob. Auton. Syst. 2019. V. 117. P. 40–56. https://doi.org/10.1016/j.robot.2019.04.007
  31. Длусский Г.М. Поведенческие механизмы регуляции фуражировки у муравьев // «Муравьи и защита леса»: Мат. VI Всесоюзного мирмекологического симпозиума. Тарту. 1979. С. 147–151.
  32. Alma A.M., Farji-Brener A.G., Elizalde L. When and how obstacle size and the number of foragers affect clearing a foraging trail in leaf-cutting ants // Insectes Soc. 2019. V. 66. No. 2. P. 305–316. https://doi.org/10.1007/s00040-018-00680-x
  33. 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. Вып. 31. № 3. С. 581–590. https://doi.org/10.15827/0236-235X.123.581-590
  34. Malyshev A., Burgov E. Revisiting Parameters of Bioinspired Behavior Models in Group Foraging Modeling // SPIIRAS Proc. Feb. 2020. V. 19. No. 1. P. 79–103. https://doi.org/10.15622/sp.2020.19.1.3
  35. Карпова И.П. Организация маршрута анимата на основе визуальных ориентиров и распознавания сцен // Мехатроника, автоматизация, управление. 2021. Вып. 22. № 10. С. 537–546. https://doi.org/10.17587/mau.22.537-546
  36. Карпова И.П. Об одном биоинспирированном подходе к ориентации роботов, или настоящий «муравьиный» алгоритм // Управление большими системами. 2022. Вып. 96. С. 69–117. https://doi.org/10.25728/ubs.2022.96.5

Copyright (c) 2024 The Russian Academy of Sciences

This website uses cookies

You consent to our cookies if you continue to use our website.

About Cookies