Solving Nonlinear Block Stacking Problem by Operator Oriented Genetic Algorithm
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概要
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To solve the nonlinear block stacking problem, this paper describes an approach based on an Operator Oriented Genetic Algorithm. The block states are represented in cellular coordinate space. Operators to generate block motions are given as production rules called basic-rules. A meta-rule is formed as a chain (an application sequence) of the basic-rules. Each meta-rule is an artificial chromosome for GA based search and its capability of goal attainment is tested. A collection of meta-rules forms the population of GA. Fitness value is given to each meta-rule and is calculated based on its rule length : the shorter the meta-rule length to attain the given goal, the higher the fitness value. That is, the problem is solved as an optimization (minimization of plan) problem. Based on the proposed methodology, experiments are carried out and some experimental results are shown.
- 札幌学院大学の論文
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