14、集体机器人无界自我发展：优势与挑战

集体机器人无界自我发展：优势与挑战

在当今科技飞速发展的时代，集体机器人领域正经历着深刻的变革。自我发展和发育可塑性的概念为该领域带来了新的机遇和挑战。本文将深入探讨这些概念在集体机器人中的应用，以及它们所带来的优势和面临的挑战。

1. 适应与自我适应、发展与自我发展

适应与自我适应、发展与自我发展是集体机器人领域中的重要概念。适应主要涉及系统对环境变化的响应能力，以及设计者预测环境对系统响应的能力。其目标是根据选定的适应度/奖励标准，实现期望的环境响应。适应能力通常通过环境变化、系统响应和环境反应之间的三重关系来定义。

适应问题主要在三个大的领域中得到探讨：
- 控制理论领域 ：自适应系统是该领域中最古老的研究方向之一。早期的自适应控制工作可以追溯到20世纪50年代末至60年代初。随后，在70年代中期至后期，出现了与临时稳定性相关的问题，这导致了迭代控制重新设计和识别，并在80年代中期促成了鲁棒自适应控制的发展。
- 人工智能领域 ：该领域围绕自适应行为展开研究，涉及认知适应的各个方面，以及不同的生物启发方法。这些系统通常被称为情境系统，其中感知和驱动代表系统的“身体”，而智能（即适应能力）则通过具身性来体现。实现适应性的方法包括不同的学习技术、基于行为的方法、自适应规划和推理、生物启发的认知方法以及进化方法等。
- 分布式和软件密集型系统领域 ：该领域主要关注传感器网络和商业应用。环境中包含明确的用户，系统本身被分为不同的层次（应用程序），这些层次并行运行。适应的目标与可扩展性、自我优化和自我保护、上下文识别以及软件工程中的可靠性问题