การปรับปรุงความทนทานของโปรแกรมหุ่นยนต์โดยใช้การรังควาน และการสุ่มในวิธีกำหนดการเชิงพันธุกรรม

ธนัท สุขกาญจนนท์

Please use this identifier to cite or link to this item: https://cuir.car.chula.ac.th/handle/123456789/5463

Full metadata record

DC Field	Value	Language
dc.contributor.advisor	ประภาส จงสถิตย์วัฒนา	-
dc.contributor.author	ธนัท สุขกาญจนนท์	-
dc.contributor.other	จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย. คณะวิศวกรรมศาสตร์	-
dc.date.accessioned	2008-01-15T11:52:40Z	-
dc.date.available	2008-01-15T11:52:40Z	-
dc.date.issued	2543	-
dc.identifier.isbn	9743468048	-
dc.identifier.uri	http://cuir.car.chula.ac.th/handle/123456789/5463	-
dc.description	วิทยานิพนธ์ (วท.ม.)--จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย, 2543	en
dc.description.abstract	นำเสนอการเพิ่มความทนทานให้กับโปรแกรมหุ่นยนต์ที่ได้จากกำหนดการเชิงพันธุกรรม โดยวิธีการรังควานร่วมกับการสุ่ม การรังควานเป็นปรับปรุงกระบวนการวิวัฒนาการให้เรียนรู้จากสภาพแวดล้อมที่แตกต่างกันหลาย ๆ แบบ ขณะที่การสุ่มเป็นการเพิ่มฟังก์ชันพิเศษที่มีลำดับการทำงานไม่แน่นอนขึ้นอยู่กับค่าที่สุ่มได้ ปัญหาที่ใช้งานวิจัยเป็นปัญหาหุ่นยนต์เดินหลบหลีกสิ่งกีดขวางไปหาเป้าหมาย ซึ่งจำลองสภาพแวดล้อมบนคอมพิวเตอร์ และกำหนดให้ความทนทาน หมายถึง การที่โปรแกรมสามารถควบคุมหุ่นยนต์เดินหลบหลีกสิ่งกีดขวางไปหาเป้าหมายได้ในสภาพแวดล้อมที่ไม่ได้เรียนรู้มา ผลทดสอบความทนทานกับสภาพแวดล้อมที่ไม่ได้เรียนรู้มา 10,000 สภาพแวดล้อมพบว่า โปรแกรมหุ่นยนต์ที่ได้จากวิธีที่เสนอนี้มีความทนทานสูงถึง 90% โดยสาเหตุที่ทำให้ความทนทานเพิ่มขึ้นมาจากโปรแกรมที่ได้จากวิธีนี้ สามารถนำประสบการณ์กลับมาใช้ได้ดีที่สุด	en
dc.description.abstractalternative	Proposes a method to improve the robot programs generated by genetic programming. The method combined two approaches: perturbation and randomness. Perturbation is used in the evolutionary process by learning in different multiple environments. Randomness is used in a special function which sequences the operations depended on random values. The problem that is studied in this work is the robot navigator problem in the simulated environment. Robustness is defined as an ability to reach the target in an unknown environment. The robustness testing with 10,000 unknown environments shows that the robot programs generated by the proposed method have robustness as high as 90%. The cause of robustness improvement is the increase in the reuse of experience in the program that used perturbation and randomness.	en
dc.format.extent	767643 bytes	-
dc.format.mimetype	application/pdf	-
dc.language.iso	th	es
dc.publisher	จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย	en
dc.rights	จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย	en
dc.subject	การโปรแกรมเชิงพันธุกรรม	en
dc.subject	การเขียนโปรแกรม (คอมพิวเตอร์)	en
dc.subject	หุ่นยนต์ -- การเขียนโปรแกรม	en
dc.subject	การคำนวณเชิงวิวัฒนาการ	en
dc.title	การปรับปรุงความทนทานของโปรแกรมหุ่นยนต์โดยใช้การรังควาน และการสุ่มในวิธีกำหนดการเชิงพันธุกรรม	en
dc.title.alternative	Improving robustness of robot programs by using perturbation and randomness in the genetic programming	en
dc.type	Thesis	es
dc.degree.name	วิทยาศาสตรมหาบัณฑิต	es
dc.degree.level	ปริญญาโท	es
dc.degree.discipline	วิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์	es
dc.degree.grantor	จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย	en
dc.email.advisor	Prabhas.C@chula.ac.th	-
Appears in Collections:	Eng - Theses

Files in This Item:

File	Description	Size	Format
Thanut.pdf		749.65 kB	Adobe PDF	View/Open

Show simple item record