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J-GLOBAL ID：201302299130740200   整理番号：13A0671037

スワーム:群れの創発的挙動生成 スワームロボティクスのための進化型人工神経回路網

著者 (2件)： 松村嘉之 (信州大) ,  大倉和博 (広島大)
資料名： 計測と制御  (Journal of the Society of Instrument and Control Engineers)
巻： 52  号： 3  ページ： 240-245  発行年： 2013年03月10日 
JST資料番号： F0131A  ISSN： 0453-4662  CODEN： KESEA  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 解説  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 社会性昆虫の能力は研究者の大きな関心を導き,SI(Swarm Intelligence)という学術領域が生まれ,SIをマルチロボットシステムへ適用する分野として,スワームロボティクス(SR)という言葉が使われるようになった。SRの制御システムの設計指針は,アドホックアプローチと原理的アプローチの2つに大別される。本稿では,原理アプローチの立場で,自律的にロボットコントローラを構築する進化ロボティックス(ER)の観点から,SRにおける進化型人工神経回路網(EANN)について解説し,協調荷運び問題の計算機実験例についても示す。

シソーラス用語： 工学 ,  *ニューラルネットワーク ,  *群れ ,  動物行動 ,  人工知能 ,  進化的計算 ,  ロボット ,  協調作業 ,  *マルチロボット ,  *群れ行動 ,  *群知能 ,  *社会性昆虫 ,  昆虫綱 ,  節足動物 ,  無脊椎動物
準シソーラス用語： 昆虫類 ,  *スワームロボティクス ,  *マルチロボットシステム

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

引用文献 (47件)：

• 相吉英太郎. メタヒューリスティックスとは何か : Particle Swarm Optimization を中心として. 電気学会誌. 2006, 126, 9, 614-617
• ANGELINE, P. J. An Evolutionary Algorithm That Constructs Recurrent Neural Networks. IEEE Transactions on Neural Networks. 1994, 5, 54-65
• ASAMA, H. ed. Distributed Autonomous Robotic Systems. 1995
• BACK, T. An Overview of Evolutionary Algorithms for Parameter Optimization. Evolutionary Computation. 1993, 1, 1, 1-23
• BEER, R. D. Toward the Evolution of Dynamical Neural Networks for Minimally Cognitive. From Animals to Animats 4 : the Fourth International Conference on Simulation of Adaptive Behavior, 1996. 1996, 421-429

タイトルに関連する用語 (6件)： スワーム ,  群れ ,  創発 ,  挙動 ,  進化 ,  人工神経回路網