模拟对话行为中的适应性与多样性
摘要：模拟了一个耦合代理系统中的轮流行为。每个代理都被建模成两个轮子的移动机器人。使用循环神经网络产生电机输出和维持内部动力学。代理人通过使网络结构演化来在二维竞技场上轮流行动。 使用代理人的正常或混沌行为来建立轮流行为。发现混沌轮流代理对来自另一个代理的适应性输入更敏感。相比之下，正常轮流代理对噪声输入相对稳健，这是因为它们的动力学受限。通过许多观察，包括与虚拟代理的轮流行为，在稳健性和适应性之间存在一种互补关系。此外，通过调查来自不同遗传算法（GA）代际的代理的重新耦合，报告了新的轮流行为的出现。混沌轮流代理产生一种新形式运动的可能性是另一个特点。
作者：Hiroyuki Iizuka and Takashi Ikegami
论文ID：nlin/0310041
分类：Adaptation and Self-Organizing Systems
分类简称：nlin.AO
提交时间：2007-05-23