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한국지능시스템학회 INTERNATIONAL JOURNAL of FUZZY LOGIC and INTELLIGENT SYSTEMS INTERNATIONAL JOURNAL of FUZZY LOGIC and INTELLIGENT SYSTEMS Vol.4 No.3
발행연도
2004.12
수록면
327 - 336 (10page)

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In distributed autonomous mobile robot system, each robot (predator or prey) must behave by itself according to its states and environments, and if necessary, must cooperate with other robots in order to carry out a given task. Therefore it is essential that each robot have both learning and evolution ability to adapt to dynamic environment. This paper proposes a pursuing system utilizing the artificial life concept where virtual robots emulate social behaviors of animals and insects and realize their group behaviors. Each robot contains sensors to perceive other robots in several directions and decides its behavior based on the information obtained by the sensors. In this paper, a neural network is used for behavior decision controller. The input of the neural network is decided by the existence of other robots and the distance to the other robots. The output determines the directions in which the robot moves. The connection weight values of this neural network are encoded as genes, and the fitness individuals are determined using a genetic algorithm. Here, the fitness values imply how much group behaviors fit adequately to the goal and can express group behaviors. The validity of the system is verified through simulation. Besides, in this paper, we could have observed the robots’ emergent behaviors during simulation.
#Virtual Robot System #Pursuit Domain #Artificial Neural Network(ANN) #Artificial Life #Multi-robot

목차

Abstract
1. Introduction
2. Related works
3. Emergent behavior implementation of virtual robots
4. Simulation and evaluation
5. Conclusion
References

참고문헌 (22)

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[학술지(정기간행물)] - / 1998. / Evolutionary Agentics in Artificial Life and Behavior Engineering. In T. Gomi google schola [학술지(정기간행물)] - / 1997. / “Incremental evolution of complex general behavior” 5 : 317 ~ 342 google schola [학술지(정기간행물)] - / 2001 / Co-Evolution and Ontogenetic Change in Competing Agents. google schola [학술지(정기간행물)] - / 1997.7. / “Behavior Learning and Evolution of Collective Autonomous Mobile Agents using Distributed Genetic Algorithms ” 2 : 675 ~ 678 google schola [학술지(정기간행물)] - / 1997.7. / “Development of Communication System for Cooperative Behavior in Collective Autonomous Mobile Agents 2 : 615 ~ 618 google schola

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