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Inteligencia de enjambre - Algoritmos colaborativos y resolución distribuida de problemas en robótica - cover
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Inteligencia de enjambre - Algoritmos colaborativos y resolución distribuida de problemas en robótica

Fouad Sabry

Tradutor Guilherme Costa

Editora: Mil Millones De Conocimientos [Spanish]

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Sinopse

Inteligencia de enjambre-presenta el concepto de comportamiento colectivo en sistemas descentralizados, vital para comprender la robótica multiagente.
 
Algoritmo genético-explora los principios evolutivos aplicados a la resolución de problemas, una piedra angular de las técnicas de optimización en robótica.
 
Algoritmo evolutivo-profundiza en la evolución de los algoritmos para mejorar las soluciones de forma iterativa, crucial para los sistemas robóticos autónomos.
 
Comportamiento de enjambre-investiga cómo funcionan y colaboran los sistemas de enjambre, esencial para crear redes robóticas receptivas.
 
Computación evolutiva-destaca las estrategias computacionales inspiradas en la evolución biológica, mejorando la adaptabilidad robótica.
 
Optimización de enjambre de partículas-presenta un método basado en la población inspirado en los sistemas naturales, ideal para resolver problemas complejos de optimización en robótica.
 
Boids-analiza los algoritmos de agrupamiento para simular comportamientos grupales naturales, lo que influye en la robótica de enjambre para el movimiento coordinado.
 
Algoritmos de optimización de colonias de hormigas-muestra cómo el comportamiento de búsqueda de alimentos de las hormigas proporciona un marco para resolver problemas de enrutamiento y optimización en la navegación robótica.
 
Metaheurística-explora estrategias de resolución de problemas de alto nivel, expandiendo las capacidades robóticas al refinar los procesos de optimización.
 
Marco Dorigo-se centra en el trabajo de Marco Dorigo, pionero en la investigación sobre inteligencia de enjambre, una influencia clave en la evolución de la robótica.
 
Inteligencia computacional-examina el papel de la IA en la robótica, demostrando cómo las técnicas computacionales permiten a los robots pensar y aprender de manera autónoma.
 
Búsqueda de difusión estocástica-Presenta estrategias de búsqueda aleatoria para la optimización, una herramienta esencial para la toma de decisiones autónoma en robótica.
 
Robótica de hormigas-Explora la aplicación de la optimización de colonias de hormigas en sistemas robóticos, haciendo hincapié en la eficiencia en la robótica de enjambre.
 
Algoritmo Firefly-Revela el algoritmo de optimización inspirado en Firefly, mostrando su potencial en el control robótico dinámico y en tiempo real.
 
Metaoptimización-Profundiza en la mejora de los propios algoritmos de optimización, crucial para mejorar el rendimiento de los sistemas robóticos.
 
Algoritmo Fly-Se centra en un algoritmo de optimización bioinspirado, ampliando el conjunto de herramientas para resolver tareas complejas de control robótico.
 
Tabla de metaheurísticas-Proporciona una referencia completa a los algoritmos metaheurísticos, un recurso clave para optimizar los sistemas robóticos.
 
Maurice Clerc (matemático)-destaca las contribuciones de Maurice Clerc y profundiza la comprensión del papel de la optimización de enjambres de partículas en la robótica.
 
Atulya Nagar-se centra en el trabajo de Atulya Nagar en inteligencia computacional y explora su relevancia para la toma de decisiones y la adaptabilidad robótica.
 
Programación genética-presenta la programación genética como una forma de desarrollar soluciones para sistemas robóticos, allanando el camino para el desarrollo autónomo.
Disponível desde: 29/12/2024.
Comprimento de impressão: 213 páginas.

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