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人工ニューラルネットワーク、身体性、進化をテーマとした修士論文の経過。


by systole

実験開始

シミュレータを動かしている間に書いてます。

ケペラ風ロボットのシミュレーターを作り、恣意的タスクが増加するにつれ人工ニューラルネットワークが増殖云々、という修士論文を書くつもりでやってきましたが...

ANNの構造は、単純パーセプトロン、バイアス-1、Elman再帰。ウェイトは0から1まで。閾値は0以上。伝達関数はステップ関数。

出力は4つで、右興奮、右抑制、左興奮、左抑制を意味する。右左それぞれで興奮と抑制を足し、正、負、ゼロの組み合わせでロボットの動きを制御する。すなわち、両方正なら前進、両方負なら後進(正面を向いたまま)、両方ゼロなら留まる。右が興奮で左が抑制なら左旋回、その逆も同様。右が興奮で左がゼロなら45度回転して半進、その逆も同様。

進化は、ベスト5がそれぞれ20の子孫を作り、100世代繰り返して、ウェイトとステップ関数の閾値を決める。生存中の学習はしない。

障害物の検知を実装するのは面倒だなぁ。2つの線分が交わるかなど、皆どうやっているのだろう。今回は、外壁と丸い障害物なので、座標をみるか、d <= r1 + r2、で済ませてしまったけど。

次回はこれまでの実験結果の詳細について書くつもりです。
by systole | 2004-07-24 10:39