ロボットの複雑な作業性能のための再帰的なニューロ制御装置の応用

CAPI Genci

文献

J-GLOBAL ID：201302214706562731 整理番号：13A1843375

ロボットの複雑な作業性能のための再帰的なニューロ制御装置の応用

APPLICATION OF RECURRENT NEURAL CONTROLLERS FOR ROBOT COMPLEX TASK PERFORMANCE

出版者サイト {{ this.onShowPLink() }} 複写サービスで全文入手
高度な検索・分析はJDreamⅢで {{ this.onShowJLink("http://jdream3.com/lp/jglobal/index.html?docNo=13A1843375&from=J-GLOBAL&jstjournalNo=F1199A") }}

著者 (1件)：
資料名：
巻： 5 号： 5 ページ： 1171-1178 発行年： 2009年05月
JST資料番号： F1199A ISSN： 1349-4198 資料種別：逐次刊行物 (A)
記事区分：原著論文発行国：日本 (JPN) 言語：英語 (EN)

絶えず環境と相互作用する自律の知能ロボットに関しては,時間的,および連続的な情報を格納することが不可欠である。本論文では,前の状態のみでは次の動作を決定しない非Markovianの順序タスクを考えた。より良い合致をえるため,エージェントは,目標位置に達する作業メモリを持たねばならず,無関係のセンサ入力を無視し,そして,より高いレベルでは,順序タスクの非Markovian次数に対応しなければならない。本研究では,再帰的ニューロ制御装置の構造及び重みの接続が発展するように拡張した進化アルゴリズムを適用した。発展の収束を改良し,計算時間を減少させるために,部分母集団がお互いに協力し,競争しているところでマルチ人口遺伝的アルゴリズム(MPGA)を使用した。Cyber Rodentロボットを使用したシミュレーションと実験結果,最適の再帰的なニューロ構造が発展のコースを通って生成することを示している。(翻訳著者抄録)

, , , , , , , , ,
, , ,

その他のディジタル計算機装置 , ロボットの運動・制御 , 記憶装置

引用文献 (9件)：

K. Doya, Recurrent networks: Learning algorithms, The Handbook of Brain Theory and Neural Networks, 2nd Ed., Cambridge, MA: MIT Press, 2002.
M. Sato, Y. Nakamura and S. Ishii, Reinforcement learning for biped locomotion, Proc. of the International Conference on Artificial Neural Networks, Lecture notes in Computer Science, J. R. Dorronsoro (ed.), Springer-Verlag, Brighton, UK, pp.777-782, 2002.
Y. Faihe and J. Muller, Analysis and design of robot's behavior: Towards a methodology, Proc. of the Sixth European Workshop on Learning Robot, Lecture notes in Artificial Intelligence, A. Birk and J. Demiris (eds.), Springer-Verlag, Brighton, UK, pp.46-61, 1997.
B. Mathayomchan and R. D. Beer, Center-crossing recurrent neural networks for the evolution of rhythmic behavior, Neural Computation, vol.14, pp.2043-2051, 2002.
J. Urzelai and D. Floreano, Evolution of adaptive synapses: Robots with fast adaptive behavior in new environments, Evolutionary Computation, vol.9, pp.495-524, 2001.

, ,

前のページに戻る