12、集体系统中的个体、社会与进化适应

集体系统中的个体、社会与进化适应

在未来的机器人系统中，适应性是一项关键特性。未来的机器人需要具备自主适应能力，即能够在无人干预的情况下改变其控制系统。这是因为机器人可能会遇到设计者未曾预料到的环境和情况，而且在某些无法人工干预的远程环境中，机器人必须能够自主学习控制。

1. 适应的定义与挑战

适应被定义为机器人控制器映射过程的改变，包括参数设置的变化。例如，改变人工神经网络控制器的输出阈值就属于适应，因为输入到输出的映射发生了改变。适应必须是在线且无人干预的，即在机器人执行任务的过程中实时改变控制器。

机器人的生命周期可分为设计时间和运行时间，适应能力体现在运行时间内自主改变机器人控制器。虽然有许多基于自适应系统的优化和设计技术，如进化算法、粒子群优化和神经网络，但如果控制器在部署后保持静态，则这些技术不在本文讨论范围内。

集体机器人系统面临着一些基本挑战，需要适应能力来应对：
- 不可预见的环境 ：在设计过程中，机器人运行的环境可能无法完全知晓，因此部署时的控制器只是近似解决方案，需要在运行时进行调整。
- 变化的环境 ：环境可能发生巨大变化，导致机器人现有的技能集不再适用，控制器必须适应新情况。
- 现实差距 ：即使环境已知且在运行时不变，设计过程通常基于对实际运行条件的近似和模拟，因此机器人控制器在部署后需要进行微调。

2. 基于种群的自适应系统（PAS）

PAS 用于描述具有自适应行为的系统，如机器人集群或人工生命系统。这类系统具有两个基本特征：
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