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  群知能 - ロボット工学における協調アルゴリズムと分散問題解決

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  章の概要:
   
  1: 群知能: マルチエージェント ロボット工学を理解するために不可欠な、分散システムにおける集団行動の概念を紹介します。
   
  2: 遺伝的アルゴリズム: ロボット工学の最適化手法の基礎となる、問題解決に適用される進化の原理を探ります。
   
  3: 進化的アルゴリズム: 自律ロボット システムにとって重要な、反復的にソリューションを改善するアルゴリズムの進化について詳しく説明します。
   
  4: 群行動: 応答性の高いロボット ネットワークを作成するために不可欠な、群システムの動作と連携方法を調べます。
   
  5: 進化的計算: 生物の進化にヒントを得た計算戦略に焦点を当て、ロボットの適応性を高めます。
   
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  13: アリのロボット工学: アリのコロニー最適化のロボット システムへの応用について検討し、群ロボット工学の効率性を強調します。
   
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  15: メタ最適化: ロボット システムのパフォーマンス向上に不可欠な最適化アルゴリズム自体の改善について詳しく説明します。
   
  16: ハエのアルゴリズム: 生物にヒントを得た最適化アルゴリズムに焦点を当て、複雑なロボット制御タスクを解決するためのツールキットを拡張します。
   
  17: メタヒューリスティックの表: ロボット システムを最適化するための重要なリソースであるメタヒューリスティック アルゴリズムの包括的なリファレンスを提供します。
   
  18: モーリス クラーク (数学者): モーリス クラークの貢献を強調し、ロボット工学における粒子群最適化の役割についての理解を深めます。
   
  19: アトゥルヤ ナガル: アトゥルヤ ナガルの計算知能に関する研究に焦点を当て、ロボットの意思決定と適応性への関連性を探ります。
   
  20: 遺伝的プログラミング: ロボット システムのソリューションを進化させる方法として遺伝的プログラミングを紹介し、自律開発への道を開きます。
   
  21: 拡張トポロジのニューロエボリューション: ニューロエボリューションが複雑なロボット タスクのニューラル ネットワークを最適化するのにどのように役立つかを探ります。これはロボット工学研究の最先端分野です。

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  インテリジェントな制御 - 基礎と応用

  Fouad Sabry

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  インテリジェント制御とは
   
  「インテリジェント制御」という用語は、 ニューラル ネットワーク、ベイズ確率、ファジー ロジック、機械学習、強化学習、進化的計算、遺伝的アルゴリズムなど、さまざまな人工知能コンピューティング手法を利用できます。
   
  メリット
   
  (i) 次のトピックに関する洞察と検証:
   
  第 1 章: インテリジェント制御
   
  第 2 章: 人工知能
   
  第 3 章: 機械学習
   
  第 4 章: 強化学習
   
  第 5 章: ニューラル ネットワーク
   
  第 6 章: 適応制御
   
  第 7 章 : 計算知能
   
  第 8 章: 人工知能の概要
   
  第 9 章: 機械学習制御
   
  第 10 章: データ駆動型モデル
   
  (ii) インテリジェント制御に関する一般のよくある質問に答える。
   
  (iii) 多くの分野でのインテリジェント制御の使用例の実例。
   
  (iv) 説明する 17 の付録 、簡単に説明すると、インテリジェント制御テクノロジを 360 度完全に理解するための、各業界の 266 の新興テクノロジが紹介されています。
   
  本書の対象者
   
  プロフェッショナル、 学部生と大学院生、愛好家、趣味人、そしてあらゆる種類のインテリジェントな制御についての基本的な知識や情報を超えたいと考えている人。
   
   

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