📘 ❞ Chapter 2 Actuators and Drive Systems ❝ كتاب ــ هاري أسادا اصدار 2005

كتب علم الروبوتات - 📖 كتاب ❞ Chapter 2 Actuators and Drive Systems ❝ ــ هاري أسادا 📖

█ _ هاري أسادا 2005 حصريا كتاب ❞ Chapter 2 Actuators and Drive Systems ❝ عن Massachusetts Institute of Technology 2024 Systems: وصف قصير الكتاب : علم الروبوتات التطوري (ER) هو منهجية تستخدم الحوسبة التطورية لتطوير وحدات تحكم خاصة بـالروبوتات المستقلة بذاتها وتعمل الخوارزميات بشكل متكرر فئات من التحكم المرشحة التي يتم اختيارها مبدئيًا بين مجموعة التوزيعات ويجري تعديل هذه الفئة بصورة متكررة وفقًا لـدالة اللياقة وفي حالة الخوارزمية الجينية (أو "GA") وهي طريقة شائعة تطوير فئة نحو للعبور والتبديل وغيرها عوامل ثم انتقاؤها ويمكن استخلاص المستخدمة تطبيقات بعض المجموعات الفرعية الشبكات العصبية الاصطناعية الرغم أن التطبيقات (بما ذلك تطبيق SAMUEL الذي تم تطويره مركز البحرية للأبحاث التطبيقية الذكاء الاصطناعي) مجموعات مختارة قواعد "IF THEN ELSE" كأجزاء مكونة وحدة فردية ومن الممكن نظريًا استخدام أي الصياغات الرمزية لـقوانين (التي تُسمى الأحيان سياسات مجتمع التعلم الآلي) كمساحة لوحدات المحتملة أيضًا لـتعلم خارج نطاق أشكال أخرى التعزيزي خاص لتعلم الخاصة بالروبوتات كتب علم مجاناً PDF اونلاين ويرتبط النمائي بعلم ولكنه يختلف عنه فعلم يستخدم تتطور بمرور الوقت حين يهتم بكيفية نماء نظام الخاص بروبوت فردي خلال التجربة

إنضم الآن وتصفح بدون إعلانات
Chapter 2 Actuators and Drive Systems
كتاب

Chapter 2 Actuators and Drive Systems

ــ هاري أسادا

صدر 2005م عن Massachusetts Institute of Technology
Chapter 2 Actuators and Drive Systems
كتاب

Chapter 2 Actuators and Drive Systems

ــ هاري أسادا

صدر 2005م عن Massachusetts Institute of Technology
حول
هاري أسادا ✍️ المؤلف
المتجر أماكن الشراء
Massachusetts Institute of Technology 🏛 الناشر
مناقشات ومراجعات
QR Code
عن كتاب Chapter 2 Actuators and Drive Systems:
وصف قصير عن الكتاب :

علم الروبوتات التطوري (ER) هو منهجية تستخدم الحوسبة التطورية لتطوير وحدات تحكم خاصة بـالروبوتات المستقلة بذاتها. وتعمل الخوارزميات في الروبوتات التطورية بشكل متكرر على فئات من وحدات التحكم المرشحة، التي يتم اختيارها مبدئيًا من بين مجموعة من التوزيعات. ويجري تعديل هذه الفئة بصورة متكررة وفقًا لـدالة اللياقة. وفي حالة الخوارزمية الجينية (أو "GA")، وهي طريقة شائعة في الحوسبة التطورية، يتم تطوير فئة وحدات التحكم على نحو متكرر وفقًا للعبور والتبديل وغيرها من عوامل الخوارزمية الجينية ثم يتم انتقاؤها وفقًا لـدالة اللياقة. ويمكن استخلاص وحدات التحكم المرشحة المستخدمة في تطبيقات الروبوتات التطورية من بعض المجموعات الفرعية من مجموعة الشبكات العصبية الاصطناعية، على الرغم من أن بعض التطبيقات (بما في ذلك تطبيق SAMUEL،

الذي تم تطويره في مركز البحرية للأبحاث التطبيقية في الذكاء الاصطناعي) تستخدم مجموعات مختارة من قواعد "IF THEN ELSE" كأجزاء مكونة من وحدة تحكم فردية. ومن الممكن نظريًا استخدام أي مجموعة من الصياغات الرمزية لـقوانين التحكم (التي تُسمى في بعض الأحيان سياسات في مجتمع التعلم الآلي) كمساحة لوحدات التحكم المرشحة المحتملة. ويمكن أيضًا استخدام الشبكات العصبية الاصطناعية لـتعلم الروبوتات خارج نطاق الروبوتات التطورية. ويمكن استخدام أشكال أخرى من التعلم التعزيزي، على نحو خاص، لتعلم وحدات التحكم الخاصة بالروبوتات.
الترتيب:

#5K

0 مشاهدة هذا اليوم

#64K

8 مشاهدة هذا الشهر

#113K

615 إجمالي المشاهدات
مترجم الى: .