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글 수 4,668
| 발행년 : | 2005 |
|---|---|
| 구분 : | 학위논문 |
| 학술지명 : | |
| 관련링크 : | http://www.riss.kr/link?id=T9808682 |
가상 로봇의 학습 행동이 인공 진화에 미치는 영향에 관한 연구 = A study on Influence of Learning Behavior in Artificial Evolution of Virtual Robots
- 저자
최상호
- 형태사항
v, 112 p. ; 26 cm.
- 일반주기
참고문헌 :p.102-110
- 학위논문사항
학위논문(박사)-- 중앙대학교 대학원 : 컴퓨터공학과 인공지능전공 2004.12
- 발행국
서울
- 언어
한국어
- 출판년
2005
초록 (Abstract)
- 최근 동적으로 변화하는 환경에서 인간을 대신하기 위해 로봇 기술을 응용하는 분야가 빠른 속도로 확대되고 있다. 비정형적, 동적 환경에서 로봇 행동 지식의 표현으로 일반적인 프로그래밍 또는 전통적인 인공지능 기법을 사용하면 예측치 못한 상황으로 인해 빈번한 변경과 응답성에서 문제가 발생한다.
본 논문에서는 비정형적, 동적 환경에서의 가상 로봇 행동 지식의 효율적 구현을 위해 학습 행동을 적용한 가상 로봇의 행동 진화 모델을 제안한다. 학습 행동(learning behavior)이란 유전자에 의해 이미 결정되는 본능 행동의 상대적인 개념으로, 로봇이 주변 환경에 대해 학습하고 경험한 지식을 기반으로 나타나는 창발 행동(emergent behavior)을 말한다. 이는 기존의 행동 진화 모델이 갖고 있는 유전자 알고리즘의 확률적 전역 탐색 특성으로 인한 진화 후반의 적합도 수렴 속도 저하 문제를 극복하기 위한 방법으로서 활용될 수 있다. 또한, 가상 로봇이 환경에 대해서 학습하기 위한 방법론인 로봇 행동에 대한 환경 보상 모델을 정의하여 로봇의 특정 행동 진화를 유도 또는 억제할 수 있다.
제안된 학습 행동 진화 모델의 평가를 통해 진화 초기 적합도 수렴 속도는 다소 느리지만, 진화 중반 이후의 적합도 수렴 속도는 더욱 향상됨을 확인하였다.
목차 (Table of Contents)
- 제 1 장 서론 9
- 1.1 연구 배경 9
- 1.2 연구 목적 및 방법 11
- 1.3 논문의 구성 13
- 제 2 장 기반 연구 14
- 2.1 인공 생명 14
- 2.1.1 자연 진화 16
- 2.1.2 인공 진화 18
- 2.2 진화형 알고리즘 22
- 2.2.1 유전자 알고리즘 22
- 2.2.2 유전자 프로그래밍 26
- 2.3 인공 신경망 30
- 2.4 진화 신경망 35
- 2.5 강화 학습 41
- 2.6 관련 시스템 분석 43
- 2.6.1 포섭 구조 45
- 2.6.2 모터 스키마 47
- 2.6.3 유전자 프로그래밍 기반 시스템 48
- 2.6.4 진화 신경망 기반 시스템 49
- 제 3 장 학습 행동 인공 진화 모델 52
- 3.1 학습 행동 52
- 3.2 학습 행동 인공 진화 시스템 설계 56
- 3.2.1 유전자 인공 진화 모델 58
- 3.2.2 유전자 표현 및 연산자 60
- 3.2.3 신경망 표현 62
- 3.2.4 신경망 학습 모델 64
- 3.3 학습 행동 인공 진화 모델의 평가 방법 66
- 3.3.1 실험 1: 단독 진화 환경에서의 인공 진화 실험 67
- 3.3.2 실험 2: 공진화 환경에서의 학습 행동 진화 실험 76
- 제 4 장 실험 및 분석 86
- 4.1 학습 행동 인공 진화 시뮬레이터 구현 86
- 4.1.1 실험 1: 단독 진화 환경 하에서의 학습 행동 87
- 4.1.2 실험 2: 공진화 환경 하에서의 학습 행동 89
- 4.2 실험 결과 및 평가 932
- 4.2.1 실험 1 92
- 4.2.2 실험 2 99
- 제 5 장 결론 106
- 참고문헌 109
- 국문초록 118
- Abstract 119
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