Machine Learning-Robotics
- Domaine
- Machine Learning-Robotics
- Domain - extra
- Année
- 2012
- Starting
- September 2012
- État
- Open
- Sujet
- Auto-adaptation à l'environnement vs. Optimisation distribuée d'un critère explicite
- Thesis advisor
- BREDECHE Nicolas
- Co-advisors
- Philippe Caillou (MdC, IUT Sceaux, Paris-Sud, équipe AO) - contribution: (1) conception d'outils d'analyse de trajectoires distribuées sur un essaim d'agents. (2) théorie des jeux évolutionnaires et mécanismes d'enchères entre agents.
- Laboratory
-
EXT
- Collaborations
- Abstract
- Dans le cadre de cette proposition de thèse, nous nous intéressons à la conception d'un algorithme distribué qui devra, en ligne, amener une population d'agents robotique à accomplir une tâche donnée. La description de cette tâche est donnée par un expert humain sous la forme d'une fonction objectif au niveau global, sous la forme d'une description des effets attendus (ie. faible corrélation avec l'espace de recherche). L'approche envisagée est celle de l'évolution embarquée (embodied evolutionary robotics) qui a déjà fait ses preuves qui se heurtent à des limites lorsqu'il s'agit d'aborder le cas d'environnements inconnus et potentiellement hostiles (ex. peu de source d'énergie, compromis entre survie et poursuite des objectifs).
- Context
- cf. fichier joint.
- Objectives
- Work program
- Extra information
- Prerequisite
- Détails
Bredeche-SujetThese2012b.pdf- Expected funding
- Institutional funding
- Status of funding
- Expected
- Candidates
- Leo Cazenille
- Utilisateur
- nicolas.bredeche
- Créé
- Mercredi 06 juin 2012 14:38:07 CEST
- dernière modif.
- Mardi 26 juin 2012 11:04:47 CEST
Connexion
Ecole Doctorale Informatique Paris-Sud
Directrice
Nicole Bidoit
Assistante
Stéphanie Druetta
Conseiller aux thèses
Dominique Gouyou-Beauchamps
ED 427 - Université Paris-Sud
UFR Sciences Orsay
Bat 650 - aile nord - 417
Tel : 01 69 15 63 19
Fax : 01 69 15 63 87
courriel: ed-info à lri.fr