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한국지능시스템학회 한국지능시스템학회 논문지 퍼지 및 지능 시스템학회 논문지 제16권 제2호
발행연도
2006.4
수록면
131 - 137 (7page)

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군집 로봇시스템에서 개개의 로봇은 스스로 주위의 환경과 자신의 상태를 스스로 판단하여 행동하고, 필요에 따라서는 다른 로봇과 협조를 통하여 어떤 주어진 일을 수행할 수 있어야 한다. 따라서 개개의 로봇은 동적으로 변화하는 환경에 잘 적응할 수 있는 학습과 진화능력을 갖는 것이 필수적이다. 이를 위하여 본 논문에서는 지연된 보상능력이 있는 강화학습과 분산유전알고리즘을 이용한 새로운 자율이동로봇의 행동학습 및 진화방법을 제안한다. 지연 보상능력이 있는 강화학습은 로봇이 취한 행동에 대하여 즉각적인 보상을 가할 수 없는 경우에도 학습이 가능한 방법이다. 또한 개개의 로봇이 통신을 통하여 염색체를 교환하는 분산유전알고리즘은 각기 다른 환경에서 학습한 우수한 염색체로부터 자신의 능력을 향상시킨다. 특히 본 논문에서는 진화의 성능을 향상시키기 위하여 강화학습의 특성을 이용한 선택 교배방법을 채택하였다. 제안된 방법은 협조탐색 문제에 적용하여 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 그 유효성을 검증한다.
#Behavior learning #Evolution #Local communication #swarm robot #group behavior #cooperative strategy

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 군집 로봇의 통신 모델
3. 행동학습 및 진화시스템의 구조
4. 강화학습 기반의 행동학습
5. 분산유전알고리즘에 의한 행동진화
6. 시뮬레이션 결과
7. 결론
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