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進化ロボット工学（しんかロボットこうがく、英: ''Evolutionary robotics''、ER）とは、自律型ロボットのコントローラに進化的計算を使うロボット工学の一分野である。 == 概要 == 進化ロボット工学におけるアルゴリズムは、初期状態では所定の確率分布に従ったコントローラ候補群を操作することが多い。それに対して適応度関数を繰り返し使うことで徐々に変化していく。進化的計算の主要な技法である遺伝的アルゴリズムの場合、コントローラ候補の個体群は交叉や突然変異といった操作によって成長し、適応度関数によって選別される。コントローラ候補とは具体的にはニューラルネットワークの部分集合の場合もあるし、"IF THEN ELSE" 型の規則群の場合もある。理論的には、コントローラ候補としては任意の制御規則（機械学習ではポリシーと呼ぶ）を形式的に表現したものが考えられる。ニューラルネットワークは進化ロボット工学以外でもロボットの学習機構として使われている。特に他の強化学習の形態をコントローラの学習に使うことができる。 発達ロボット工学は、進化ロボット工学に関連しているが異なる分野である。進化ロボット工学は多数のロボット群による進化を扱うのに対して、発達ロボット工学は1つのロボットに様々な経験をさせることで制御システムの発達を促す。 抄文引用元・出典: フリー百科事典『 ウィキペディア（Wikipedia）』 ■ウィキペディアで「進化ロボット工学」の詳細全文を読む スポンサード リンク
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