非厳密な評価規準をもつGAによる自転車のニューロ制御
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概要
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Genetic algorithms (GAs) with rough evaluations can prompt the evolution of neural networks that are able to control unstable dynamic systems. The proposed control method exploits the advantage of GAs that time-varying evaluations can be easily incorporated. First an easy evaluation in GAs induces the appearance of neural networks with controllability. Second, an evaluation of settling time prompts the evolution of neural networks that show high performance. The method is applied to the stable control of a bicycle. Neurocontrol of the steering at direction change causes reverse response like that of a human cyclist.
- 一般社団法人日本機械学会の論文
- 1996-09-25
著者
-
中園 邦彦
琉球大学 工学部 機械システム工学科
-
金城 寛
琉球大学 工学部 機械システム工学科
-
玉城 史朗
琉球大学工学部
-
山本 哲彦
琉球大学工学部
-
金城 寛
琉球大学工学部
-
吐合 隆拡
ダイキンプラント(株)
-
中園 邦彦
琉球大学大学院
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