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Inteligencia de enjambre
Fouad Sabry
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Mil Millones De Conocimientos [Spanish] 
Naturwissenschaften, Medizin, Informatik, Technik / Technik
Beschreibung
Inteligencia de enjambre-presenta el concepto de comportamiento colectivo en sistemas descentralizados, vital para comprender la robótica multiagente.
Algoritmo genético-explora los principios evolutivos aplicados a la resolución de problemas, una piedra angular de las técnicas de optimización en robótica.
Algoritmo evolutivo-profundiza en la evolución de los algoritmos para mejorar las soluciones de forma iterativa, crucial para los sistemas robóticos autónomos.
Comportamiento de enjambre-investiga cómo funcionan y colaboran los sistemas de enjambre, esencial para crear redes robóticas receptivas.
Computación evolutiva-destaca las estrategias computacionales inspiradas en la evolución biológica, mejorando la adaptabilidad robótica.
Optimización de enjambre de partículas-presenta un método basado en la población inspirado en los sistemas naturales, ideal para resolver problemas complejos de optimización en robótica.
Boids-analiza los algoritmos de agrupamiento para simular comportamientos grupales naturales, lo que influye en la robótica de enjambre para el movimiento coordinado.
Algoritmos de optimización de colonias de hormigas-muestra cómo el comportamiento de búsqueda de alimentos de las hormigas proporciona un marco para resolver problemas de enrutamiento y optimización en la navegación robótica.
Metaheurística-explora estrategias de resolución de problemas de alto nivel, expandiendo las capacidades robóticas al refinar los procesos de optimización.
Marco Dorigo-se centra en el trabajo de Marco Dorigo, pionero en la investigación sobre inteligencia de enjambre, una influencia clave en la evolución de la robótica.
Inteligencia computacional-examina el papel de la IA en la robótica, demostrando cómo las técnicas computacionales permiten a los robots pensar y aprender de manera autónoma.
Búsqueda de difusión estocástica-Presenta estrategias de búsqueda aleatoria para la optimización, una herramienta esencial para la toma de decisiones autónoma en robótica.
Robótica de hormigas-Explora la aplicación de la optimización de colonias de hormigas en sistemas robóticos, haciendo hincapié en la eficiencia en la robótica de enjambre.
Algoritmo Firefly-Revela el algoritmo de optimización inspirado en Firefly, mostrando su potencial en el control robótico dinámico y en tiempo real.
Metaoptimización-Profundiza en la mejora de los propios algoritmos de optimización, crucial para mejorar el rendimiento de los sistemas robóticos.
Algoritmo Fly-Se centra en un algoritmo de optimización bioinspirado, ampliando el conjunto de herramientas para resolver tareas complejas de control robótico.
Tabla de metaheurísticas-Proporciona una referencia completa a los algoritmos metaheurísticos, un recurso clave para optimizar los sistemas robóticos.
Maurice Clerc (matemático)-destaca las contribuciones de Maurice Clerc y profundiza la comprensión del papel de la optimización de enjambres de partículas en la robótica.
Atulya Nagar-se centra en el trabajo de Atulya Nagar en inteligencia computacional y explora su relevancia para la toma de decisiones y la adaptabilidad robótica.
Programación genética-presenta la programación genética como una forma de desarrollar soluciones para sistemas robóticos, allanando el camino para el desarrollo autónomo.
Kundenbewertungen
Inteligencia de enjambre, Algoritmo evolutivo, Computación evolutiva, Algoritmo genético, Chicas, Comportamiento de enjambre, Optimización de enjambre de partículas