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논문 상세정보

강화학습과 분산유전알고리즘을 이용한 자율이동로봇군의 행동학습 및 진화

Behavior leaning and evolution of collective autonomous mobile robots using reinforcement learning and distributed genetic algorithms

Abstract

In distributed autonomous robotic systems, each robot must behaves by itself according to the its states and environements, and if necessary, must cooperates with other orbots in order to carray out a given task. Therefore it is essential that each robot has both learning and evolution ability to adapt the dynamic environments. In this paper, the new learning and evolution method based on reinforement learning having delayed reward ability and distributed genectic algorithms is proposed for behavior learning and evolution of collective autonomous mobile robots. Reinforement learning having delayed reward is still useful even though when there is no immediate reward. And by distributed genetic algorithm exchanging the chromosome acquired under different environments by communication each robot can improve its behavior ability. Specially, in order to improve the perfodrmance of evolution, selective crossover using the characteristic of reinforcement learning is adopted in this paper, we verify the effectiveness of the proposed method by applying it to cooperative search problem.

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참고문헌 (0)

  1. 이 논문의 참고문헌 없음

이 논문을 인용한 문헌 (3)

  1. 1999. "" 퍼지 및 지능시스템학회 논문지 = Journal of fuzzy logic and intelligent systems, 9(6): 621~626 
  2. 1999. "Cooperative Strategies and Swarm Behavior in Distributed Autonomous Robotic Systems based on Artificial Immune System" 퍼지 및 지능시스템학회 논문지 = Journal of fuzzy logic and intelligent systems, 9(6): 627~633 
  3. Sim, Kwee-Bo ; Lee, Dong-Wook ; Sun, Sang-Joon 2000. "Cooperative Strategies and Swarm Behavior in Distributed Autonomous Robotic Systems Based on Artificial Immune System" 제어·자동화·시스템공학 논문지 = Journal of control, automation and systems engineering, 6(12): 1079~1085 

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