Multi-objective evolution and hinton analysis of minimal neural control structures in an autonomous wheeled robot for RF-localization behaviors

机译：自主轮式机器人中用于RF定位行为的最小神经控制结构的多目标进化和提示分析

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A number of studies have demonstrated the capability of ANNs for the required robot behaviors by using an evolutionary optimization technique in generating more complex robot controllers. Interestingly however, there is still a serious lack of research in exploring the application of Evolutionary Multi-objective Optimization (EMO) algorithm in evolutionary robotics. In this paper, we investigate the utilization of a multi-objective approach in evolving artificial neural networks for a simulated autonomous Khepera robot. The generated neural network acts as a controller for radio frequency localization behavior of a Khepera robot. There are two conflicting objectives to be optimized during the evolution: (1) maximize the Khepera robot's behavior for homing towards a RF signal source and (2) minimize the number of hidden neurons used in the robot. The testing results showed the robots were capable to achieve the objective with very few hidden neurons used. Furthermore, the genetic structures of the generated controllers have been further analyzed using the Hinton analysis and the results obtained are presented next.

机译：许多研究通过在产生更复杂的机器人控制器时，通过使用进化优化技术来证明了所需的机器人行为的能力。然而，有趣的是，探索进化多目标优化（EMO）算法在进化机器人中的应用仍然是严重缺乏研究。在本文中，我们调查了一种利用多目标方法在演化人工神经网络中的模拟自主Khepera机器人。所生成的神经网络充当用于Khepera机器人的射频定位行为的控制器。在进化期间有两个相互矛盾的目标：（1）最大化Khepera机器人对RF信号源归类的行为，并且（2）最小化机器人中使用的隐藏神经元的数量。测试结果表明，机器人能够用非常少数隐藏的神经元来实现目标。此外，使用六烯分析进一步分析所产生的控制器的遗传结构，并在接下来呈现所得结果。

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《2010 International Conference on Intelligent and Advanced Systems》|2010年|p.1-6|共6页
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中图分类人工智能理论;
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