ロボット工学、人工知能、進化的計算が融合する「群知能」の世界の扉を開きます。この本は、ロボット工学の未来を変える最先端の手法を探求したい専門家、学生、愛好家にとって不可欠です。自然に触発されたアルゴリズムと、それらがさまざまな分野で問題解決を最適化する方法についての洞察を得てください。ロボット工学のキャリアを追求している場合でも、単にインテリジェント システムに熱中している場合でも、この本は理論と実践の橋渡しをします。

章の概要:

1: 群知能: マルチエージェント ロボット工学を理解するために不可欠な、分散システムにおける集団行動の概念を紹介します。

2: 遺伝的アルゴリズム: ロボット工学の最適化手法の基礎となる、問題解決に適用される進化の原理を探ります。

3: 進化的アルゴリズム: 自律ロボット システムにとって重要な、反復的にソリューションを改善するアルゴリズムの進化について詳しく説明します。

4: 群行動: 応答性の高いロボット ネットワークを作成するために不可欠な、群システムの動作と連携方法を調べます。

5: 進化的計算: 生物の進化にヒントを得た計算戦略に焦点を当て、ロボットの適応性を高めます。

6: 粒子群最適化: 自然システムにヒントを得た集団ベースの方法を紹介します。ロボット工学における複雑な最適化問題を解決するのに最適です。

7: ボイド: 自然なグループ行動をシミュレートするための群集アルゴリズムについて説明し、協調動作のための群ロボットに影響を与えます。

8: アリコロニー最適化アルゴリズム: アリの採餌行動が、ロボットナビゲーションにおけるルーティングと最適化の問題を解決するためのフレームワークを提供する方法を示します。

9: メタヒューリスティック: 高度な問題解決戦略を探り、最適化プロセスを改良することでロボットの機能を拡張します。

10: マルコ・ドリゴ: ロボットの進化に重要な影響を与えた群知能の先駆的研究である マルコ・ドリゴ の研究に焦点を当てます。

11: 計算知能: ロボット工学における 人工知能 の役割を検討し、計算技術によってロボットが自律的に考え、学習できるようになる仕組みを説明します。

12: 確率的拡散探索: ロボット工学における自律的な意思決定に不可欠なツールである最適化のためのランダム探索戦略を紹介します。

13: アリのロボット工学: アリのコロニー最適化のロボット システムへの応用について検討し、群ロボット工学の効率性を強調します。

14: ホタル アルゴリズム: ホタルにヒントを得た最適化アルゴリズムを公開し、動的でリアルタイムのロボット制御におけるその可能性を示します。

15: メタ最適化: ロボット システムのパフォーマンス向上に不可欠な最適化アルゴリズム自体の改善について詳しく説明します。

16: ハエのアルゴリズム: 生物にヒントを得た最適化アルゴリズムに焦点を当て、複雑なロボット制御タスクを解決するためのツールキットを拡張します。

17: メタヒューリスティックの表: ロボット システムを最適化するための重要なリソースであるメタヒューリスティック アルゴリズムの包括的なリファレンスを提供します。

18: モーリス クラーク (数学者): モーリス クラークの貢献を強調し、ロボット工学における粒子群最適化の役割についての理解を深めます。

19: アトゥルヤ ナガル: アトゥルヤ ナガルの計算知能に関する研究に焦点を当て、ロボットの意思決定と適応性への関連性を探ります。

20: 遺伝的プログラミング: ロボット システムのソリューションを進化させる方法として遺伝的プログラミングを紹介し、自律開発への道を開きます。

21: 拡張トポロジのニューロエボリューション: ニューロエボリューションが複雑なロボット タスクのニューラル ネットワークを最適化するのにどのように役立つかを探ります。これはロボット工学研究の最先端分野です。