Análisis de comportamiento de agentes neuronales evolutivos ante perturbaciones externas e internas
- Autores
- Tosini, Marcelo Alejandro
- Año de publicación
- 2008
- Idioma
- español castellano
- Tipo de recurso
- documento de conferencia
- Estado
- versión publicada
- Descripción
- La aplicación de controladores neuronales evolucionados genéticamente a dispositivos robóticos reales requiere prestar especial atención a las perturbaciones externas que influyen la percepción y movimientos del robot. Se propone en este trabajo un análisis de la influencia de distintos tipos de perturbaciones en controladores evolucionados con diferentes parámetros estructurales o temporales y su efecto sobre la performance final y el grado de cumplimiento de las tareas asignadas al controlador. El estudio se realiza sobre controladores evolucionados para la resolución de un problema clásico de discriminación de objetos. Dichos controladores son sometidos a la influencia de ruidos en sus entradas y salidas, entrenados con distintos grados de reacción y probados en ambientes con perturbaciones en los objetos a discriminar. De esta manera, se pretende obtener información acerca del comportamiento de los agentes robóticos ante distintos eventos que pueden presentarse en un escenario real. Esta información puede ser relevante en el diseño de controladores implementados en hardware y sometidos a la influencia de ruidos tanto en sensores y actuadores como interferencias eléctricas que afecten directamente a las neuronas del controlador.
Workshop de Agentes y Sistemas Inteligentes (WASI)
Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI) - Materia
-
Ciencias Informáticas
Neural nets
redes neuronales de tiempo continu
Robótica
análisis de robustez
ruido neuronal - Nivel de accesibilidad
- acceso abierto
- Condiciones de uso
- http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/
- Repositorio
- Institución
- Universidad Nacional de La Plata
- OAI Identificador
- oai:sedici.unlp.edu.ar:10915/21679
Ver los metadatos del registro completo
id |
SEDICI_8d6bc1df7d06ec2861e75b981426c76e |
---|---|
oai_identifier_str |
oai:sedici.unlp.edu.ar:10915/21679 |
network_acronym_str |
SEDICI |
repository_id_str |
1329 |
network_name_str |
SEDICI (UNLP) |
spelling |
Análisis de comportamiento de agentes neuronales evolutivos ante perturbaciones externas e internasTosini, Marcelo AlejandroCiencias InformáticasNeural netsredes neuronales de tiempo continuRobóticaanálisis de robustezruido neuronalLa aplicación de controladores neuronales evolucionados genéticamente a dispositivos robóticos reales requiere prestar especial atención a las perturbaciones externas que influyen la percepción y movimientos del robot. Se propone en este trabajo un análisis de la influencia de distintos tipos de perturbaciones en controladores evolucionados con diferentes parámetros estructurales o temporales y su efecto sobre la performance final y el grado de cumplimiento de las tareas asignadas al controlador. El estudio se realiza sobre controladores evolucionados para la resolución de un problema clásico de discriminación de objetos. Dichos controladores son sometidos a la influencia de ruidos en sus entradas y salidas, entrenados con distintos grados de reacción y probados en ambientes con perturbaciones en los objetos a discriminar. De esta manera, se pretende obtener información acerca del comportamiento de los agentes robóticos ante distintos eventos que pueden presentarse en un escenario real. Esta información puede ser relevante en el diseño de controladores implementados en hardware y sometidos a la influencia de ruidos tanto en sensores y actuadores como interferencias eléctricas que afecten directamente a las neuronas del controlador.Workshop de Agentes y Sistemas Inteligentes (WASI)Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI)2008-10info:eu-repo/semantics/conferenceObjectinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionObjeto de conferenciahttp://purl.org/coar/resource_type/c_5794info:ar-repo/semantics/documentoDeConferenciaapplication/pdfhttp://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/21679spainfo:eu-repo/semantics/openAccesshttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 2.5 Argentina (CC BY-NC-SA 2.5)reponame:SEDICI (UNLP)instname:Universidad Nacional de La Platainstacron:UNLP2025-09-29T10:54:43Zoai:sedici.unlp.edu.ar:10915/21679Institucionalhttp://sedici.unlp.edu.ar/Universidad públicaNo correspondehttp://sedici.unlp.edu.ar/oai/snrdalira@sedici.unlp.edu.arArgentinaNo correspondeNo correspondeNo correspondeopendoar:13292025-09-29 10:54:43.373SEDICI (UNLP) - Universidad Nacional de La Platafalse |
dc.title.none.fl_str_mv |
Análisis de comportamiento de agentes neuronales evolutivos ante perturbaciones externas e internas |
title |
Análisis de comportamiento de agentes neuronales evolutivos ante perturbaciones externas e internas |
spellingShingle |
Análisis de comportamiento de agentes neuronales evolutivos ante perturbaciones externas e internas Tosini, Marcelo Alejandro Ciencias Informáticas Neural nets redes neuronales de tiempo continu Robótica análisis de robustez ruido neuronal |
title_short |
Análisis de comportamiento de agentes neuronales evolutivos ante perturbaciones externas e internas |
title_full |
Análisis de comportamiento de agentes neuronales evolutivos ante perturbaciones externas e internas |
title_fullStr |
Análisis de comportamiento de agentes neuronales evolutivos ante perturbaciones externas e internas |
title_full_unstemmed |
Análisis de comportamiento de agentes neuronales evolutivos ante perturbaciones externas e internas |
title_sort |
Análisis de comportamiento de agentes neuronales evolutivos ante perturbaciones externas e internas |
dc.creator.none.fl_str_mv |
Tosini, Marcelo Alejandro |
author |
Tosini, Marcelo Alejandro |
author_facet |
Tosini, Marcelo Alejandro |
author_role |
author |
dc.subject.none.fl_str_mv |
Ciencias Informáticas Neural nets redes neuronales de tiempo continu Robótica análisis de robustez ruido neuronal |
topic |
Ciencias Informáticas Neural nets redes neuronales de tiempo continu Robótica análisis de robustez ruido neuronal |
dc.description.none.fl_txt_mv |
La aplicación de controladores neuronales evolucionados genéticamente a dispositivos robóticos reales requiere prestar especial atención a las perturbaciones externas que influyen la percepción y movimientos del robot. Se propone en este trabajo un análisis de la influencia de distintos tipos de perturbaciones en controladores evolucionados con diferentes parámetros estructurales o temporales y su efecto sobre la performance final y el grado de cumplimiento de las tareas asignadas al controlador. El estudio se realiza sobre controladores evolucionados para la resolución de un problema clásico de discriminación de objetos. Dichos controladores son sometidos a la influencia de ruidos en sus entradas y salidas, entrenados con distintos grados de reacción y probados en ambientes con perturbaciones en los objetos a discriminar. De esta manera, se pretende obtener información acerca del comportamiento de los agentes robóticos ante distintos eventos que pueden presentarse en un escenario real. Esta información puede ser relevante en el diseño de controladores implementados en hardware y sometidos a la influencia de ruidos tanto en sensores y actuadores como interferencias eléctricas que afecten directamente a las neuronas del controlador. Workshop de Agentes y Sistemas Inteligentes (WASI) Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI) |
description |
La aplicación de controladores neuronales evolucionados genéticamente a dispositivos robóticos reales requiere prestar especial atención a las perturbaciones externas que influyen la percepción y movimientos del robot. Se propone en este trabajo un análisis de la influencia de distintos tipos de perturbaciones en controladores evolucionados con diferentes parámetros estructurales o temporales y su efecto sobre la performance final y el grado de cumplimiento de las tareas asignadas al controlador. El estudio se realiza sobre controladores evolucionados para la resolución de un problema clásico de discriminación de objetos. Dichos controladores son sometidos a la influencia de ruidos en sus entradas y salidas, entrenados con distintos grados de reacción y probados en ambientes con perturbaciones en los objetos a discriminar. De esta manera, se pretende obtener información acerca del comportamiento de los agentes robóticos ante distintos eventos que pueden presentarse en un escenario real. Esta información puede ser relevante en el diseño de controladores implementados en hardware y sometidos a la influencia de ruidos tanto en sensores y actuadores como interferencias eléctricas que afecten directamente a las neuronas del controlador. |
publishDate |
2008 |
dc.date.none.fl_str_mv |
2008-10 |
dc.type.none.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/conferenceObject info:eu-repo/semantics/publishedVersion Objeto de conferencia http://purl.org/coar/resource_type/c_5794 info:ar-repo/semantics/documentoDeConferencia |
format |
conferenceObject |
status_str |
publishedVersion |
dc.identifier.none.fl_str_mv |
http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/21679 |
url |
http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/21679 |
dc.language.none.fl_str_mv |
spa |
language |
spa |
dc.rights.none.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/openAccess http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/ Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 2.5 Argentina (CC BY-NC-SA 2.5) |
eu_rights_str_mv |
openAccess |
rights_invalid_str_mv |
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/ Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 2.5 Argentina (CC BY-NC-SA 2.5) |
dc.format.none.fl_str_mv |
application/pdf |
dc.source.none.fl_str_mv |
reponame:SEDICI (UNLP) instname:Universidad Nacional de La Plata instacron:UNLP |
reponame_str |
SEDICI (UNLP) |
collection |
SEDICI (UNLP) |
instname_str |
Universidad Nacional de La Plata |
instacron_str |
UNLP |
institution |
UNLP |
repository.name.fl_str_mv |
SEDICI (UNLP) - Universidad Nacional de La Plata |
repository.mail.fl_str_mv |
alira@sedici.unlp.edu.ar |
_version_ |
1844615805485973504 |
score |
13.070432 |