Evolution von Laufrobotersteuerungen mit Genetischer Programmierung

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@PhdThesis{oai:eldorado:0x00070350,
  title =        "Evolution von Laufrobotersteuerungen mit Genetischer
                 Programmierung",
  author =       "Jens Ziegler",
  year =         "2003",
  month =        jun # "~18",
  abstract =     "Die Evolution von Laufrobotersteuerungen mit
                 Genetischer Programmierung wird anhandunterschiedlicher
                 Roboterarchitekturen sowohl in der Simulation als auch
                 mit realen Roboternuntersucht. Bedingt durch die lang
                 andauernden Auswertungen von Laufprogrammen in
                 Simulationund Realit{\"a}t werden die Methoden der
                 Evolution - Evaluation, Selektion und Variation
                 zus{\"a}tzlicheiner gr{\"u}ndlichen Analyse unterzogen,
                 um den evolution{\"a}ren Prozess zur automatischen
                 Generierungvon optimierten Laufrobotersteuerungen
                 m{\"o}glichst zu beschleunigen.Im ersten Teil der
                 Arbeit werden Grundlagen der Evolution von
                 Laufroboterprogrammen erl{\"a}utert. InKapitel 1 wird
                 die Thematik der autonomen mobilen Roboter eingehend
                 betrachtet, wobei dasTeilgebiet der Laufroboter und die
                 speziell hierf{\"u}r relevanten Problemstellungen
                 dargestellt werden.Das zweite Kapitel besch{\"a}ftigt
                 sich mit der Genetischen Programmierung, einem
                 Spezialfall derEvolution{\"a}ren Algorithmen. Die
                 f{\"u}r die Arbeit ben{\"o}tigten Begriffe des
                 evolution{\"a}ren Rechnens werdenvereinbart, sowie die
                 grundlegenden Mechanismen evolution{\"a}rer Algorithmen
                 aufgezeigt. Hierbei wirddetailliert auf die besonderen
                 Eigenschaften der Genetischen Programmierung
                 eingegangen. Im drittenKapitel werden die
                 mathematischen Grundlagen der Dynamiksimulation von
                 Laufrobotern -Kinematik, Dynamik, Kollisionserkennung -
                 dargestellt.Der zweite Teil der Arbeit f{\"u}hrt in die
                 Thematik der Evolution von Laufrobotersteuerungen ein.
                 InKapitel 4 werden detailliert die generelle
                 Zielsetzung und die verwendeten Methoden bei der
                 Evolutionvon Robotersteuerungen beschrieben. Es wird
                 hierbei besonders die Repr{\"a}sentation
                 vonKontrollstrukturen autonomer Roboter in
                 Evolution{\"a}ren Algorithmen und die Umsetzung auf
                 reale odersimulierte Roboter diskutiert.
                 Anschlie{\ss}end wird die Methodik f{\"u}r die
                 Evolution vonLaufroboterprogrammen mit Genetischer
                 Programmierung eingef{\"u}hrt. Die Notwendigkeit
                 derEvolution mit simulierten und realen Robotern, sowie
                 die M{\"o}glichkeit, beide Alternativen gleichzeitigzu
                 verwenden, wird diskutiert.In Teil III der Arbeit
                 werden die Experimente zur Evolution von Laufprogrammen
                 pr{\"a}sentiert. InKapitel 7 wird das Laufzeitverhalten
                 der Evolution von Laufroboterprogrammen untersucht.
                 Kapitel 8zeigt die erfolgreiche Evolution von
                 Laufprogrammen f{\"u}r eine Vielfalt von Roboterformen
                 in derSimulation auf. Die Angabe eines
                 G{\"u}tekriteriums ist essenziell f{\"u}r die Evolution
                 von Laufmustern undwird eingehend diskutiert.
                 Dargestellt werden die Auswirkungen verschiedener
                 Varianten derFitnessfunktion auf die resultierenden
                 Bewegungsmuster der Roboter. Im Kapitel 9 werden
                 f{\"u}r einensowohl real als auch als Computermodell
                 existierenden humanoiden Roboter
                 Laufprogrammeevolviert. Die Ergebnisse von
                 Evolutionsl{\"a}ufen mit vierbeinigen Laufrobotern
                 werden in Kapitel 10vorgestellt. Die Resultate der
                 Experimente unter Einbeziehung der interaktiven
                 Evolution und derModellierung der Fitnessfunktion
                 zeigen eine deutliche Verbesserung gegen{\"u}ber
                 demStandardalgorithmus.",
  annote =       "Fachbereich 4; Universit{\"a}t Dortmund",
  contributor =  "Prof. Dr. rer.-nat. Wolfgang Banzhaf and Fachbereich 4
                 and Prof. Dr. Heinrich M{\"u}ller",
  language =     "GER",
  oai =          "oai:eldorado:0x00070350",
  rights =       "These documents can be used freely according to
                 copyright laws. They can be printed freely. It is not
                 allowed to distribute them further on.",
  URL =          "http://hdl.handle.net/2003/2743",
  URL =          "https://eldorado.uni-dortmund.de/bitstream/2003/2743/1/Zieglerunt.pdf",
  school =       "Dortmund University",
  address =      "Germany",
  keywords =     "genetic algorithms, genetic programming, Laufroboter,
                 Roboter, Computational intelligence, Evolution,
                 Autonome Roboter, Simulation",
  size =         "182 pages",
  notes =        "sony aibo, hexapod",
}

Genetic Programming entries for Jens Ziegler

Citations