Robotique en essaim et apprentissage de comportements coopératifs

Ce sujet porte sur l'apprentissage en ligne et distribué de comportement pour la robotique en essaim. Du fait de communication limitée entre individus de l'essaim, on observe parfois des comportements coopératifs sous-optimaux au niveau de l'individu, qui semble bénéficier aux voisins, et plus généralement affecte positivement la performance collective. Une explication plausible repose sur le fait que la localité des échanges favorisent l'émergence de stratégies comportementales performantes, ce qui peut inclure le partage des ressources favorisant une famille d'individus plutôt qu'un individu isolé.

Dans ce projet, mené sur un simulateur multi-robots, on s'intéressera tout d'abord à l'apprentissage de stratégies de fouragement (ie. des robots devant récupéré des ressources disséminées dans l'arène). Ensuite, on étudiera l'influence du nombre d'opportunité de rencontres entre robots sur le niveau de coopération. En s'inspirant de la biologie et de la physique, on souhaite mettre en évidence l'influence du niveau de viscosité d'une population, qui impacte le nombre d'interaction entre individus, sur le niveau de coopération. L'objectif est d'opérer un rapprochement avec l'effet observé dans les populations biologiques, ou la coopération altruiste est la conséquence d'un apparentement élevé entre individus proches.

Bibliographie:
* Bredeche et al. (2010) Environment-driven Embodied Evolution in a Population of Autonomous Agents. EA.
* Montanier et al. (2011) Surviving the Tragedy of Commons: Emergence of Altruism in a Population of Evolving Autonomous Agents. ECAL
* Montanier et al. (2013) Evolution of Altruism and Spatial Dispersion: an Artificial Evolutionary Ecology Approach. ECAL.