Comportamento auto-organizável em algoritmos genéticos aplicados a robôs móveis em ambientes dinâmicos

Abstract

A aplicação de Algoritmos Genéticos (AGs) em problemas associados a robôs móveis e nos quais a função de aptidão se altera é investigado neste trabalho. Para lidar com tais problemas não-estacionários, o uso de AGs com Imigrantes Aleatórios em que o indivíduo com a menor aptidão e seus vizinhos próximos são substituídos em cada geração é proposto. Para que melhores indivíduos da população não levem os novos indivíduos à extinção, estes são preservados em uma subpopulação. A estratégia de substituição apresentada pode levar o sistema a um comportamento auto-organizável, permitindo que o nível de diversidade da população aumente e que os indivíduos consigam escapar de ótimos locais induzidos pelas mudanças no robô ou no ambiente. A análise dos dados obtidos em simulações sugere que o AG investigado apresenta um tipo de comportamento auto-organizável conhecido como Criticalidade Auto-Organizada, o qual aparece em diversos fenômenos naturais. Simulações de um robô móvel controlado por uma Rede Neural Artificial cujos pesos são definidos pelo AG proposto são apresentadas.<br>In this paper, Genetic Algorithms (GAs) with changing fitness function applied to mobile robots are investigated. The use of GAs with Random Immigrants where the individual with the lowest fitness and its next neighbors are replaced in every generation is proposed to deal with such problems. In order to avoid that the individuals with the best fitness take the new individuals to extinction, these ones are preserved in a subpopulation. This simple approach can take the system to a self-organization behavior, which can be useful to maintain the diversity of the solutions and, then, to allow the GA to escape from local optima induced by the changes in the problem. Simulations of a mobile robot controlled by an Artificial Neural Network configured by the proposed GA are presented

Algoritmos Genéticos para Determinação da Cinemática Inversa de um Robô de 6DoF

“…Nesse método ocorre a substituição do pior indivíduo da população corrente e de seus vizinhos próximos por novos indivíduos aleatórios. O intuitoé permitir que os indivíduos escapem dosótimos locais presentes na superfície de fitness, induzidos pelas mudanças inerentes ao problema não estacionário (Tinós, 2007).…”