Optimization of multi-robot sumo fight simulation by a genetic algorithm to identify dominant robot capabilities
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Autor:in (Körperschaft)
Publikationsdatum
2019
Typ der Arbeit
Studiengang
Typ
04B - Beitrag Konferenzschrift
Herausgeber:innen
Herausgeber:in (Körperschaft)
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Übergeordnetes Werk
2019 IEEE Congress on Evolutionary Computation (CEC 2019). Proceedings
Themenheft
DOI der Originalpublikation
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Reihe / Serie
Reihennummer
Jahrgang / Band
Ausgabe / Nummer
Seiten / Dauer
490-496
Patentnummer
Verlag / Herausgebende Institution
Verlagsort / Veranstaltungsort
Wellington
Auflage
Version
Programmiersprache
Abtretungsempfänger:in
Praxispartner:in/Auftraggeber:in
Zusammenfassung
This paper analyzes the multirobot sumo fight simulation. This simulation is based on a computational model of several sumo fighters, which physically interact while trying to move the opponent out of the arena (lost fight). The problem is optimized using a genetic algorithm (GA), where the capabilities of not only one particular robot but of all robots simultaneously are improved. In this particular problem setup, the problem definition changes depending on the optimization path, because all robots also get better, competing against each other. The influence of different operators of the GA is investigated and compared. This paper raises the questions, which genetically controlled capabilities (e.g. size, speed) are dominant over time and how they can be identified by a sensitivity analysis using a GA. The results shed light on which parameters are dominant. This experiment typically opens up interesting fields of further research, especially about how to address optimization problems, where the optimization process influences the search space and how to eliminate the factor of randomness.
Schlagwörter
Fachgebiet (DDC)
330 - Wirtschaft
Veranstaltung
2019 IEEE Congress on Evolutionary Computation (CEC 2019)
Startdatum der Ausstellung
Enddatum der Ausstellung
Startdatum der Konferenz
10.06.2019
Enddatum der Konferenz
13.06.2019
Datum der letzten Prüfung
ISBN
978-1-7281-2153-6
ISSN
Sprache
Englisch
Während FHNW Zugehörigkeit erstellt
Ja
Zukunftsfelder FHNW
Publikationsstatus
Veröffentlicht
Begutachtung
Peer-Review der ganzen Publikation
Open Access-Status
Closed
Lizenz
Zitation
LEHNER, Joël Enrico, Rolf DORNBERGER, Radovan SIMIC und Thomas HANNE, 2019. Optimization of multi-robot sumo fight simulation by a genetic algorithm to identify dominant robot capabilities. In: 2019 IEEE Congress on Evolutionary Computation (CEC 2019). Proceedings. Wellington. 2019. S. 490–496. ISBN 978-1-7281-2153-6. Verfügbar unter: https://irf.fhnw.ch/handle/11654/42598