群ロボットのためのリザーバコンピューティングに基づく進化的制御器設計法の開発

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本研究では，リザーバコンピューティングで用いられる人工神経回路網の一種であるエコーステートネットワークを進化ロボティクスへ適用した手法を考案し，群ロボットシステムの制御器設計を試みている．当初の予定通り，エコーステートネットワークをオンライン進化ロボティクスへ適用した手法を提案し，従来手法と比較検討した．従来のオンライン進化ロボティクスでは，ロボットの制御器に単純パーセプトロンが広く用いられてきた．このため，単純パーセプトロンを基準となる制御器として採用し，エコーステートネットワークと比較検討した．また，再帰構造を持つシンプルな人工神経回路網として，全結合リカレントニューラルネットワークも交えて議論した．その結果，エコーステートネットワークを用いて人工進化を行ったロボットの振る舞いや性能が単純パーセプトロンおよび全結合リカレントニューラルネットワークよりも優れていることを示した．また，全結合リカレントニューラルネットワークは，単純パーセプトロンよりも低い性能を示した．このことから，従来のオンライン進化ロボティクスでは，単純パーセプトロンが広く用いられてきたが，そもそもシンプルな再帰型人工神経回路網では，うまく進化が行えない裏付けとなった．一方で，エコーステートネットワークを用いることにより，オンライン進化ロボティクスにおいても再帰構造を持つ人工神経回路網を用いることができることを示した．また，これらの結果を踏まえながら，オンライン進化ロボティクスにおける進化性の向上に関する研究や人工神経回路網の人工進化に関する新規手法の開拓を行った．