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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

基于储集计算的群体机器人进化控制器设计方法的发展

基本信息

批准号：
21J14922
负责人：
平賀元彰
金额：
$ 0.96万
依托单位：
Hiroshima University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for JSPS Fellows
财政年份：
2021
资助国家：
日本
起止时间：
2021-04-28 至 2023-03-31
项目状态：
已结题

项目摘要

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．

In this paper, we try to design a kind of artificial neural loop network, which can be used in the evolution of neural network. The first time, we decided to change the way we used to do it. In the future, the evolution of the game will be the same as that of the game. This is the first time I've ever seen a computer system that's been used as a benchmark. The structure of artificial neural network is discussed in detail. The result is that the artificial evolution of the human body can be used to improve the performance of the human body. All kinds of products are available in the market. This is the first time that a person has ever been involved in an artificial neural network, such as an artificial neural network. In one direction, the artificial neural network is used in the evolution of artificial neural networks. The results of this study are as follows: (1) The evolution of artificial neural networks is related to the evolution of artificial neural networks, and (2) The new methods of artificial neural networks evolution are developed.