darwinian-epuck:共同进化游戏和解决方案的 e-puck 机器人的 Webots 模拟-源码

达尔文-埃帕克  具有达尔文神经动力学大脑的俏皮机器人仿真 2012 年 10 月 – 2013 年 4 月 该项目是可以在机器人中实施的认知架构研究的一部分。 目的是实施基于达尔文神经动力学的算法，以进行实验并确定未来的改进。 实施的算法设计之一是解决方案（人工前馈神经网络）的演变，它可以学习如何玩多个游戏。 所有算法的实验都是使用 Webots 机器人模拟器进行的。 该存储库中的算法是在具有两个差速轮 E-puck 的机器人的模拟上实现的。 使用单个游戏对 E-puck 进行的实验导致了目标行为。 多个游戏的实施导致了平庸的解决方案，并导致修改算法以使用多目标优化。 已确定的进一步改进包括修改游戏以增加其复杂性并使其可进化。 一些视频： 避障： : 沿线： :