Show simple item record

A comparison between natural and artificial learning
dc.creatorJiroutek, Pavel
dc.date.accessioned2021-05-19T16:51:48Z
dc.date.available2021-05-19T16:51:48Z
dc.date.issued2008
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/20.500.11956/15181
dc.description.abstractThis paper deals with design and implementation of an evolutionary system for control of an autonomous mobile robot. This system should make possible an adaptation to a group of tasks, that can be similarly defined for a living being. We use results of real experiments with laboratory rats and tasks, which these rats are able to learn. The robot control system is a combination of several methods of mobile robotics and artificial intelligence. The adaptable part of the control system is based on genetic algorithms and neural networks. This work covers a wide range of problems related with this subject - various elements of the control system, the robot control and implementation, and also components of the test environment, which can be used to execute evolutionary experiments with real robots. The final part of this work includes results of our practical experiments with the robot and their comparison with real testing of rats on similar tasks.en_US
dc.description.abstractPráce se zabývá návrhem a implementací evolučního systému pro řízení autonomního mobilního robota. Tento systém by mu měl umožňovat adaptaci na třídu úloh, kterou lze srovnatelně definovat i pro skutečného živočicha, který je rovněž schopen se úlohy z této třídy naučit. Pro tyto účely jsou využity výsledky reálných pokusů s učením laboratorních potkanů. Systém pro řízení robota je kombinací metod mobilní robotiky a umělé inteligence. Adaptabilní část jeho řízení je založena na principu genetických algoritmů a neuronových sítí. Kromě různých aspektů jednotlivých prvků systému, vlastního řízení robota a jeho realizace, jsou zde rozebrány i další nutné komponenty testovacího prostředí, ve kterém lze provádět evoluční experimenty s reálnými roboty. Součástí práce jsou i výsledky praktických experimentů s vytvořeným systémem a jejich porovnání s výsledky reálných testů s potkany na podobných úlohách.cs_CZ
dc.languageČeštinacs_CZ
dc.language.isocs_CZ
dc.publisherUniverzita Karlova, Matematicko-fyzikální fakultacs_CZ
dc.titlePorovnávání přirozeného a umělého učenícs_CZ
dc.typerigorózní prácecs_CZ
dcterms.created2008
dcterms.dateAccepted2008-05-24
dc.description.departmentDepartment of Theoretical Computer Science and Mathematical Logicen_US
dc.description.departmentKatedra teoretické informatiky a matematické logikycs_CZ
dc.description.facultyFaculty of Mathematics and Physicsen_US
dc.description.facultyMatematicko-fyzikální fakultacs_CZ
dc.identifier.repId60042
dc.title.translatedA comparison between natural and artificial learningen_US
dc.identifier.aleph001443393
thesis.degree.nameRNDr.
thesis.degree.levelrigorózní řízenícs_CZ
thesis.degree.disciplineSoftware systemsen_US
thesis.degree.disciplineSoftwarové systémycs_CZ
thesis.degree.programInformaticsen_US
thesis.degree.programInformatikacs_CZ
uk.thesis.typerigorózní prácecs_CZ
uk.taxonomy.organization-csMatematicko-fyzikální fakulta::Katedra teoretické informatiky a matematické logikycs_CZ
uk.taxonomy.organization-enFaculty of Mathematics and Physics::Department of Theoretical Computer Science and Mathematical Logicen_US
uk.faculty-name.csMatematicko-fyzikální fakultacs_CZ
uk.faculty-name.enFaculty of Mathematics and Physicsen_US
uk.faculty-abbr.csMFFcs_CZ
uk.degree-discipline.csSoftwarové systémycs_CZ
uk.degree-discipline.enSoftware systemsen_US
uk.degree-program.csInformatikacs_CZ
uk.degree-program.enInformaticsen_US
thesis.grade.csUznánocs_CZ
thesis.grade.enRecognizeden_US
uk.abstract.csPráce se zabývá návrhem a implementací evolučního systému pro řízení autonomního mobilního robota. Tento systém by mu měl umožňovat adaptaci na třídu úloh, kterou lze srovnatelně definovat i pro skutečného živočicha, který je rovněž schopen se úlohy z této třídy naučit. Pro tyto účely jsou využity výsledky reálných pokusů s učením laboratorních potkanů. Systém pro řízení robota je kombinací metod mobilní robotiky a umělé inteligence. Adaptabilní část jeho řízení je založena na principu genetických algoritmů a neuronových sítí. Kromě různých aspektů jednotlivých prvků systému, vlastního řízení robota a jeho realizace, jsou zde rozebrány i další nutné komponenty testovacího prostředí, ve kterém lze provádět evoluční experimenty s reálnými roboty. Součástí práce jsou i výsledky praktických experimentů s vytvořeným systémem a jejich porovnání s výsledky reálných testů s potkany na podobných úlohách.cs_CZ
uk.abstract.enThis paper deals with design and implementation of an evolutionary system for control of an autonomous mobile robot. This system should make possible an adaptation to a group of tasks, that can be similarly defined for a living being. We use results of real experiments with laboratory rats and tasks, which these rats are able to learn. The robot control system is a combination of several methods of mobile robotics and artificial intelligence. The adaptable part of the control system is based on genetic algorithms and neural networks. This work covers a wide range of problems related with this subject - various elements of the control system, the robot control and implementation, and also components of the test environment, which can be used to execute evolutionary experiments with real robots. The final part of this work includes results of our practical experiments with the robot and their comparison with real testing of rats on similar tasks.en_US
uk.file-availabilityV
uk.grantorUniverzita Karlova, Matematicko-fyzikální fakulta, Katedra teoretické informatiky a matematické logikycs_CZ
thesis.grade.codeU
uk.publication-placePrahacs_CZ
uk.thesis.defenceStatusU


Files in this item

Thumbnail
Thumbnail
Thumbnail
Thumbnail

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record


© 2017 Univerzita Karlova, Ústřední knihovna, Ovocný trh 560/5, 116 36 Praha 1; email: admin-repozitar [at] cuni.cz

Za dodržení všech ustanovení autorského zákona jsou zodpovědné jednotlivé složky Univerzity Karlovy. / Each constituent part of Charles University is responsible for adherence to all provisions of the copyright law.

Upozornění / Notice: Získané informace nemohou být použity k výdělečným účelům nebo vydávány za studijní, vědeckou nebo jinou tvůrčí činnost jiné osoby než autora. / Any retrieved information shall not be used for any commercial purposes or claimed as results of studying, scientific or any other creative activities of any person other than the author.

DSpace software copyright © 2002-2015  DuraSpace
Theme by 
@mire NV