基于独特型行为中介的双时间尺度学习在移动机器人导航中的应用
人工智能
2010-07-05 v1 神经与进化计算
机器人学
摘要
本文提出并测试了一种结合短期学习(STL)和长期学习(LTL)的移动机器人导航问题求解方法，并在真实和虚拟环境中进行了验证。LTL阶段采用遗传算法进行快速仿真，以生成多样化的行为集（编码为可变属性集）；STL阶段则是一个独特型人工免疫系统。LTL阶段的结果表明，行为集能够非常快速地形成，并且当使用多个自主种群而非单一种群时，可获得显著更高的多样性。该架构在多种场景下进行了评估，包括移除LTL阶段以及关闭STL阶段中的独特型机制。比较结果提供了充分证据，表明最佳方案是同时包含LTL阶段和独特型系统。此外，本文还表明，两个阶段可以使用结构不同的环境，而不会影响可迁移性。
引用
@article{arxiv.1006.2945,
title = {Two-Timescale Learning Using Idiotypic Behaviour Mediation For A Navigating Mobile Robot},
author = {Amanda Whitbrook and Uwe Aickelin and Jonathan M. Garibaldi},
journal= {arXiv preprint arXiv:1006.2945},
year = {2010}
}
备注
40 pages, 12 tables, Journal of Applied Soft Computing