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J-GLOBAL ID：202002220761420784   整理番号：20A1796736

グループベースハイブリッドメタヒューリスティックアルゴリズムにより学習した新しいリカレントニューラルネットワークを使用した進化的六脚ロボット歩行制御【JST・京大機械翻訳】

Evolutionary hexapod robot gait control using a new recurrent neural network learned through group-based hybrid metaheuristic algorithm

著者 (3件)： Juang Chia-Feng (National Chung-Hsing University, Taichung, Taiwan) ,  Chang Yu-Cheng (National Chung-Hsing University, Taichung, Taiwan) ,  Chung I-Fang (National Yang-Ming University, Taipei, Taiwan)
資料名： ACM Proceedings  (ACM Proceedings)
号： GECCO ’18  ページ： 111-112  発行年： 2018年 
JST資料番号： D0698C  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文では,高速前方歩行のための六脚ロボットの歩行を制御するために進化した新しい再帰ニューラルネットワーク(RNN)構造を提案した。この進化ロボットにおいて,歩行制御問題を,高速前進歩行速度と前方歩行方向における小さな偏差の目的を有する最適化問題として定式化した。グループベースのハイブリッドメタヒューリスティックアルゴリズムによるRNNの進化最適化を提案して,最適RNN制御装置を見つけた。比較による予備シミュレーションの結果は,提案したアプローチ1の利点を示した。Please refer to this article’s citation page on the publisher website for specific rights information. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *アルゴリズム ,  最適化 ,  シミュレーション ,  最適化問題 ,  制御装置 ,  *ロボット ,  *ニューラルネットワーク ,  定式化 ,  遺伝的アルゴリズム
準シソーラス用語： 粒子群最適化 ,  *リカレントニューラルネットワーク ,  歩行制御 ,  *ヒューリスティック ,  歩行速度 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 進化するロボット ,  遺伝的アルゴリズム ,  六脚ロボット ,  粒子群最適化

分類 (1件)： ロボットの運動・制御  (IC04012J)

タイトルに関連する用語 (6件)： グループ ,  学習 ,  リカレントニューラルネットワーク ,  進化 ,  ロボット ,  歩行制御