80、进化机器人学：原理、优势与应用

进化机器人学：原理、优势与应用

1. 进化机器人学概述

进化机器人学运用进化计算技术，自动开发机器人的部分或全部属性，涵盖控制系统、身体形态、传感器和电机属性及布局。人工基因组群体（通常是字符和数字列表）对自主移动机器人执行特定任务或展现特定行为所需的属性进行编码。依据达尔文进化机制，基因组会发生突变和杂交，产生新一代机器人，其中适应性最强的个体最有可能繁衍后代。适应性通过评估机制衡量，根据某些评估标准判断机器人行为的优劣，通常自动测量，也可基于实验者的判断。

2. 动机与背景

图灵在 1950 年提出，有价值的智能机器应具备适应性、能够学习和发展，但手动设计、构建和编程此类机器可能不可行。他提出基于生物进化的人工模拟来创造机器的设想，每台机器都有编码其结构的遗传物质，突变副本形成后代机器，并通过选择机制青睐更适应的机器。直到 40 多年后，随着进化搜索算法的发展，研究人员才独立展示了进化而非设计原始自主智能机器控制系统的方法，进化机器人学领域于 20 世纪 90 年代初诞生。如今，该领域已广泛应用于多个方面，包括自主飞行机器研究以及神经科学和认知科学的探索。

3. 学习系统结构

进化机器人学方法的关键要素如下：
- 人工遗传编码：指定机器人控制系统、身体结构、传感器属性等，并映射到目标系统。
- 适应度评估方法：测量由这些基因型产生的机器人行为的适应度。
- 选择和遗传操作：应用选择和一组“遗传”运算符从当前代产生下一代。

以下是进化过程的 mermaid 流程图：

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