Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

Genetické algoritmy v simulačním prostředí Webots

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F47813059%3A19240%2F10%3A%230003714" target="_blank" >RIV/47813059:19240/10:#0003714 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

  • DOI - Digital Object Identifier

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    čeština

  • Název v původním jazyce

    Genetické algoritmy v simulačním prostředí Webots

  • Popis výsledku v původním jazyce

    Genetické algoritmy jsou v dnešní době využívány v mnoha vědních oborech. Tento příspěvek popisuje jejich využití v simulačním prostředí Webots. Prostředí simuluje roboty, kteří jsou tvořeni mnoha moduly s různou funkcionalitou. Pohyb robotů je výsledkemsoučinnosti právě těchto modulů. Modulární roboty může být poměrně obtížné ovládat z hlediska jejich motoriky. Genetické algoritmy nabízejí efektivní způsob, jak řešit danou problematiku. S využitím poznatků evoluční biologie je možné nalézt řešení, které představuje sladění motoriky jednotlivých modulů. Kvalita tohoto řešení je silně ovlivněna parametry genetického algoritmu, návrhem fitness funkcí a použitím generátoru náhodných čísel, který se v genetických algoritmech využívá.

  • Název v anglickém jazyce

    Genetic algorithm in simulation environment Webots

  • Popis výsledku anglicky

    Genetic algorithms are used in many different fields recently. This paper describes its utilization in simulative environment Webots. The environment simulates robots, which consist of many modules with various functionality. Movement of the robots is result of cooperation among those moduls. Control of the robots can be relatively difficult from motoric point of view. Genetic algorithms are suitable solution for this particular problematics. With application of evolution biology is possible to find final solution which represents cooperation of movement of particular modules. Quality of this solution is strongly affected by genetic algorithm parameters, fitness function design and utilization of random numbers generator, which are used in genetic algorithms.

Klasifikace

  • Druh

    D - Stať ve sborníku

  • CEP obor

    IN - Informatika

  • OECD FORD obor

Návaznosti výsledku

  • Projekt

  • Návaznosti

    S - Specificky vyzkum na vysokych skolach

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2010

  • Kód důvěrnosti údajů

    S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Údaje specifické pro druh výsledku

  • Název statě ve sborníku

    Mezinárodní Masarykova konference pro doktorandy a mladé vědecké pracovníky

  • ISBN

    978-80-86703-41-1

  • ISSN

  • e-ISSN

  • Počet stran výsledku

    10

  • Strana od-do

    636-645

  • Název nakladatele

    Magnanimitas

  • Místo vydání

    Hradec Králové, ČR

  • Místo konání akce

    Hradec Králové, ČR

  • Datum konání akce

    1. 1. 2010

  • Typ akce podle státní příslušnosti

    EUR - Evropská akce

  • Kód UT WoS článku