로봇, 인공 지능, 진화적 계산이 융합된 "군 지능"의 세계를 열어보세요. 이 책은 로봇의 미래를 변화시키는 최첨단 방법을 탐구하고자 하는 전문가, 학생, 열광자에게 필수적입니다. 자연에서 영감을 받은 알고리즘과 다양한 분야에서 문제 해결을 최적화하는 방법에 대한 통찰력을 얻으세요. 로봇 공학 분야에서 경력을 쌓고 있든 지능형 시스템에 열정을 가지고 있든 이 책은 이론과 실제를 연결합니다.

장 간략한 개요:

1: 군 지능: 분산 시스템에서 집단 행동의 개념을 소개합니다. 이는 다중 에이전트 로봇 공학을 이해하는 데 필수적입니다.

2: 유전 알고리즘: 로봇 공학에서 최적화 기술의 초석인 문제 해결에 적용되는 진화 원리를 탐구합니다.

3: 진화 알고리즘: 자율 로봇 시스템에 필수적인 솔루션을 반복적으로 개선하기 위한 알고리즘의 진화를 탐구합니다.

4: 군 행동: 군 시스템이 작동하고 협업하는 방식을 조사하여 반응형 로봇 네트워크를 만드는 데 필수적입니다.

5: 진화적 계산: 생물학적 진화에서 영감을 받은 계산 전략을 강조하여 로봇의 적응력을 향상시킵니다.

6: 입자 군집 최적화: 로봇 공학에서 복잡한 최적화 문제를 해결하는 데 이상적인 자연 시스템에서 영감을 받은 개체군 기반 방법을 소개합니다.

7: 보이드: 자연스러운 그룹 행동을 시뮬레이션하기 위한 무리 알고리즘을 논의하여 조정된 이동을 위한 군집 로봇 공학에 영향을 미칩니다.

8: 개미 군집 최적화 알고리즘: 개미의 먹이 찾기 행동이 로봇 탐색에서 경로 지정 및 최적화 문제를 해결하기 위한 프레임워크를 제공하는 방법을 보여줍니다.

9: 메타휴리스틱: 고급 문제 해결 전략을 탐구하여 최적화 프로세스를 개선하여 로봇 역량을 확장합니다.

10: 마르코 도리고: 로봇 진화에 중요한 영향을 미치는 군집 지능 분야의 선구적 연구를 수행한 마르코 도리고의 작업에 초점을 맞춥니다.

11: 계산 지능: 로봇 공학에서 일체 포함의 역할을 조사하여 계산 기술이 로봇이 자율적으로 생각하고 학습할 수 있도록 하는 방법을 보여줍니다.

12: 확률적 확산 탐색: 로봇 공학에서 자율적 의사 결정을 위한 필수 도구인 최적화를 위한 임의 탐색 전략을 소개합니다.

13: 개미 로봇 공학: 로봇 시스템에서 개미 집단 최적화의 적용을 탐구하며, 군집 로봇 공학의 효율성을 강조합니다.

14: 반딧불이 알고리즘: 반딧불이에서 영감을 받은 최적화 알고리즘을 공개하여 동적 및 실시간 로봇 제어에서 그 잠재력을 보여줍니다.

15: 메타 최적화: 로봇 시스템의 성능을 향상시키는 데 중요한 최적화 알고리즘 자체를 개선하는 방법을 탐구합니다.

16: 파리 알고리즘: 생물에서 영감을 받은 최적화 알고리즘에 초점을 맞춰 복잡한 로봇 제어 작업을 해결하기 위한 툴킷을 확장합니다.

17: 메타 휴리스틱 표: 로봇 시스템을 최적화하기 위한 핵심 리소스인 메타 휴리스틱 알고리즘에 대한 포괄적인 참조를 제공합니다.

18: 모리스 클레르(수학자): 모리스 클레르의 공헌을 강조하여 로봇 공학에서 입자군 최적화의 역할에 대한 이해를 심화합니다.

19: 놀라운 도시: 놀라운 도시의 계산 지능에 대한 작업에 초점을 맞추고 로봇 의사 결정 및 적응성과의 관련성을 탐구합니다.

20: 유전 프로그래밍: 로봇 시스템에 대한 솔루션을 진화시키는 방법으로 유전 프로그래밍을 소개하여 자율 개발을 위한 길을 닦습니다.

21: 증강 토폴로지의 신경 진화: 신경 진화가 로봇 연구의 최첨단 분야인 복잡한 로봇 작업을 위한 신경망을 최적화하는 데 어떻게 도움이 되는지 탐구합니다.