神经进化系统在多领域的应用探索
在当今科技飞速发展的时代,神经进化系统正展现出其强大的应用潜力,广泛渗透到多个领域。下面将详细介绍神经进化系统在机器人技术、金融市场等领域的具体应用。
1. 机器人技术
在机器人技术领域,神经进化系统可用于让机器人各部分协同智能行动,完成诸如移动、执行任务和学习等功能。以下是两个具体示例:
- 示例 1:进化机器人的神经计算大脑
- 明确任务与环境 :首先要确定机器人的任务,比如清洁房间、泡茶等,并决定是在真实世界还是模拟世界中进化神经控制器。
- 定义奖惩行为 :确定期望进化出的行为模式,如长时间运行、低电量时自动充电、清洁房间且不碰撞等应给予奖励;碰撞物品和破坏东西则应受到惩罚。
- 选择传感器和执行器 :假设机器人使用摄像头、音频传感器和压力传感器,执行器使用 2 个轮子和差速驱动器。
- 制定适应度函数 :使用简单的适应度函数来评估机器人的表现,如 Fitness = A*(# of minutes active) + B*(% of environment cleaned) - C*(# of furniture bumps) ,其中 A、B、C 是研究人员设置的权重变量。
- 模拟与进化 :使用 Player/Stage/Gazebo 等模拟器创建接近真实世界的模拟环境,运行神经进化系统。系统生成初始随机神经网络智能体,控制模拟机器人。经过一段
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