Evolutionary Swarm Robotics : Evolving Self-Organising Behaviours in Groups of Autonomous Robots
Langue : anglais
Edité par Springer, 2008
- Livre relié
- Neuf
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Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - In this book the use of ER techniques for the design of self-organising group behaviours, for both simulated and real robots is introduced. This research has a twofold value. From an engineering perspective, an automatic methodology for synthesising complex behaviours in a robotic system is described.ER techniques should be used in order to obtain robust and efficient group behaviours based on self-organisation. From a more theoretical point of view, the second important contribution brought forth by the author's experiments concerns the understanding of the basic principles underlying self-organising behaviours and collective intelligence. In this experimental work, the evolved behaviours are analysed in order to uncover the mechanisms that have led to a certain organisation. In summary, this book tries to mediate between two apparently opposed perspectives: engineering and cognitive science. The experiments presented and the results obtained contribute to the assessment of ER not only as a design tool, but also as a methodology for modelling and understanding intelligent adaptive behaviours.…
N° de réf. du vendeur 9783540776116
- Titre
- Evolutionary Swarm Robotics : Evolving Self-Organising Behaviours in Groups of Autonomous Robots
- Auteur
- Vito Trianni
- Éditeur
- Springer
- Année de publication
- 2008
- État de l'article
- Neu
- Reliure
- Buch
- Langue
- anglais
- ISBN à 10 chiffres
- 3540776117
- ISBN à 13 chiffres
- 9783540776116
- Poids de l'article
- 431 grammes
- Dimensions
- 241x160x16 mm
In this book the use of ER techniques for the design of self-organising group behaviours, for both simulated and real robots is introduced. The book tries to mediate between two apparently opposed perspectives: engineering and cognitive science. The experiments presented in the book and the results obtained contribute to the assessment of ER not only as a design tool, but also as a methodology for modelling and understanding intelligent adaptive behaviours.
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