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基于Boltzmann 机神经网络认知机制的机器人趋光控制
移动机器人 趋光技能 认知机制 Boltzmann机
2015/5/19
针对移动机器人未知环境下的趋光控制问题, 模拟人或动物“感知-行动”认知机制, 对具有趋光特性的移动机器人进行设计, 提出一种基于Boltzmann 机神经网络的趋光控制方法. 该方法首先应用知识集对机器人趋光控制器的Boltzmann 机神经网络进行趋光训练; 然后应用Boltzmann 机神经网络的运行机制实现趋光控制. 仿真实验表明, 该方法能够提高机器人学习的控制精度.
离散复杂系统最优化具有广泛的理论和应用背景.基于对现实自然和社会进化中
Darwin过程和不可逆热动力过程的分析,本文提出并构造了一类新的求解离散复杂系统最
优化问题的随机方法--Darwin&Boltzmann混合寻优策略.分析和计算结果表明,
Darwin&Boltzmann混合策略求解离散复杂系统最优化问题是有效的且优于模拟退火法.
本文的工作无疑为离散复杂系统最优化的分析和求解提供...