Speeding up learning with dynamic environment shaping in evolutionary robotics

Nicolas Bredeche 1, 2 Louis Hugues 3
1 TANC - Algorithmic number theory for cryptology
LIX - Laboratoire d'informatique de l'École polytechnique [Palaiseau], Inria Saclay - Ile de France, X - École polytechnique, CNRS - Centre National de la Recherche Scientifique : UMR7161
Abstract : Evolutionary Robotics is a promising approach to automatically build efficient controllers using stochastic optimization techniques. However, works in this area are often confronted to complex environments where even simple tasks cannot be achieved. In the scope of this paper, we propose an approach based on explicit problem decomposition and dynamic environment shaping to ease the learning task.
Type de document :
Communication dans un congrès
5th International Workshop on Epigenetic Robotics, Jul 2005, Nara, Japan. p.128, 2005
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Contributeur : Nicolas Bredeche <>
Soumis le : vendredi 28 septembre 2007 - 14:34:12
Dernière modification le : jeudi 10 mai 2018 - 02:06:49
Document(s) archivé(s) le : vendredi 9 avril 2010 - 03:04:39

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  • HAL Id : inria-00175508, version 1

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Nicolas Bredeche, Louis Hugues. Speeding up learning with dynamic environment shaping in evolutionary robotics. 5th International Workshop on Epigenetic Robotics, Jul 2005, Nara, Japan. p.128, 2005. 〈inria-00175508〉

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