Applying fuzzy logic and genetic algorithm in robot navigation
http://blog.espol.edu.ec/gluzardo/files/2009/03/gen_fuzzy_robotic.pdf
Autor: GONZALO LUZARDO M.
Resumen: El objetivo de este trabajo consiste en desarrollar el control de movimiento para que un robot alcance un objetivo en un entorno. Las variables de entrada y salida del robot utilizarán lógica borrosa (fuzzy logic) y serán obtenidas mediante un algoritmo evolutivo.
En la primera parte del trabajo se explicará el diseño del controlador borroso que utilizaremos, así como la configuración de los individuos a partir de los conjuntos borrosos obtenidos y el diseño de los algoritmos genéticos que serán aplicados sobre los individuos para realizar la evolución.
Por último se presentarán las tablas con los resultados obtenidos utilizando diferentes combinaciones: número de generaciones, tamaño de población y función de adaptabilidad (fitness), que iremos utilizando, se contrastarán los resultados y se presentaran las conclusiones del trabajo.
Autor: GONZALO LUZARDO M.
Resumen: El objetivo de este trabajo consiste en desarrollar el control de movimiento para que un robot alcance un objetivo en un entorno. Las variables de entrada y salida del robot utilizarán lógica borrosa (fuzzy logic) y serán obtenidas mediante un algoritmo evolutivo.
En la primera parte del trabajo se explicará el diseño del controlador borroso que utilizaremos, así como la configuración de los individuos a partir de los conjuntos borrosos obtenidos y el diseño de los algoritmos genéticos que serán aplicados sobre los individuos para realizar la evolución.
Por último se presentarán las tablas con los resultados obtenidos utilizando diferentes combinaciones: número de generaciones, tamaño de población y función de adaptabilidad (fitness), que iremos utilizando, se contrastarán los resultados y se presentaran las conclusiones del trabajo.
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