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Developing Box-Pushing Behaviours Using Evolutionary RoboticsVan Lierde, Boris January 2011 (has links)
The context of this report and the IRIDIA laboratory are described in the preface. Evolutionary Robotics and the box-pushing task are presented in the introduction.The building of a test system supporting Evolutionary Robotics experiments is then detailed. This system is made of a robot simulator and a Genetic Algorithm. It is used to explore the possibility of evolving box-pushing behaviours. The bootstrapping problem is explained, and a novel approach for dealing with it is proposed, with results presented.Finally, ideas for extending this approach are presented in the conclusion.
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FUEL FLOW CONTROL ISSUE IN JET ENGINES: AN EVOLVABLE HARDWARE APPROACHDeshpande, Kshitij S. 18 December 2007 (has links)
No description available.
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Evolution and Analysis of Neuromorphic Flapping-Wing Flight ControllersBoddhu, Sanjay Kumar 26 March 2010 (has links)
No description available.
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Vers la notion d'agent énactif virtuel : Application à l'approche dynamique évolutionnaireManac'H, Kristen 10 January 2011 (has links) (PDF)
Cette thèse s'appuie sur le paradigme de l'énaction pour aborder la modélisation de l'autonomie d'entités artificielles. Dans un contexte d'interaction entre des humains et des entités autonomes en réalité virtuelle, les propriétés comportementales résultantes d'une autonomie constitutive pourraient favoriser la créativité et l'engagement en proposant à l'utilisateur un compromis entre surprise et régularité. La première partie de cette thèse est une proposition théorique qui mène à une définition d'agents virtuels situés dits énactifs, à travers des propriétés internes, liées au fonctionnement de l'agent, et des propriétés externes, liées au comportement de l'agent. Nous nous inscrivons dans une approche dynamique évolutionnaire, qui utilise conjointement des CTRNN et des méthodes évolutionnaires. Nous considérons, parmi les propriétés externes, la capacité à enrichir un comportement par l'interaction comme un point dur. Nous proposons une démarche pour obtenir un apprentissage à l'échelle ontogénétique qui reflète l'histoire particulière des interactions de l'agent avec l'environnement en utilisant un guidage. La deuxième partie est une tentative d'implémentation issue de cette réflexion à travers trois expériences. La conclusion de ce mémoire présente un bilan critique des résultats et de notre démarche, qui illustre la difficulté de la manipulation d'un système autonome. Nous avons montré des limites de l'approche évolutionnaire dans un tel contexte. Les perspectives tiennent compte de la nécessité à faire des compromis entre complexité comportementale et autonomie constitutive. Nous discutons également de l'exploitation potentielle de ce travail en réalité virtuelle.
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