A eficácia de niching no OpenAI-Evolution Strategies para a evolução de comportamento robótico
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dc.contributor |
Universidade Federal de Santa Catarina |
pt_BR |
dc.contributor.advisor |
Carvalho, Jônata Tyska |
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dc.contributor.author |
Bianchini, Arthur Holtrup |
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dc.contributor.author |
Machado, Brenda Silva |
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dc.date.accessioned |
2023-09-04T11:22:56Z |
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dc.date.available |
2023-09-04T11:22:56Z |
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dc.date.issued |
2023-09-03 |
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dc.identifier.uri |
https://repositorio.ufsc.br/handle/123456789/250073 |
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dc.description |
Vídeo - Universidade Federal de Santa Catarina. CFM. Matemática - Bacharelado. |
pt_BR |
dc.description.abstract |
Na Robótica Evolutiva, técnicas inspiradas na evolução biológica são usadas para evoluir a morfologia e os comportamentos robóticos. Evolution Strategies é um algoritmo popular neste campo devido à sua capacidade de realizar otimização contínua. Na robótica evolutiva, o uso de abordagens como, por exemplo, técnicas de niching e variação ambiental, tem mostrado resultados promissores a fim de desenvolver comportamentos adaptativos mais efetivos ou mesmo melhorar o tempo de convergência. O objetivo deste trabalho é analisar como uma adaptação recente das Estratégias de Evolução desenvolvidas pela OpenAI, que denominamos OpenAI-ES, se comporta ao trabalhar ao lado de técnicas de variação ambiental e niching. Os resultados mostraram que esta abordagem aplicada ao benchmark de balanceamento de pólo duplo pode melhorar o desempenho em 9% para o OpenAI-ES. |
pt_BR |
dc.format.extent |
10 slides |
pt_BR |
dc.language.iso |
pt_BR |
pt_BR |
dc.publisher |
Florianópolis, SC |
pt_BR |
dc.title |
A eficácia de niching no OpenAI-Evolution Strategies para a evolução de comportamento robótico |
pt_BR |
dc.type |
Video |
pt_BR |
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