Evolution of Neural Networks for Helicopter Control: Why Modularity Matters

The problem of the automatic development of controllers for vehicles for which the exact characteristics are not known is considered in the context of miniature helicopter flocking. A methodology is proposed in which neural network based controllers are evolved in a simulation using a dynamic model qualitatively similar to the physical helicopter. Several network architectures and evolutionary sequences are investigated, and two approaches are found that can evolve very competitive controllers. The division of the neural network into modules and of the task into incremental steps seems to be a precondition for success, and we analyse why this might be so

Evolving and coevolving computer go players using neuroevolution.

The Go game is ancient very complex game with simple rules which still is a challenge for the AI.This work cover some neuroevolution techniques used in reinforcement learning applied to the GO game as SANE (Symbiotic Adaptive Neuro-Evolution) and presents a variation to this method with the intention of evolving better strategies in the game. The computer Go player based in SANE is evolved againts a knowed player which creates some problem as determinism for which is proposed the co-evolution. Finally, it is introduced an algorithm to co-evolve two populations of neurons to evolve better computer Go players

Hybrid approach to the forecasting of electric consumption time series for organizational management in the wholesale market

Розглядається проблема підвищення ефективності вирішення комплексу задач прогнозування і планування електроспоживання регіональними компаніями постачальників електроенергії - суб'єктами системи організаційного управління оптовим ринком електроенергії. Проведено аналіз використання різних методів моделювання при вирішенні завдання вибору і побудови моделі прогнозування електроспоживання, формулюється завдання побудови гібридної прогностичної моделі, позбавленої недоліків окремих методів моделювання. Перевага надається підходу, пов'язаного з комплексним використанням математичних засобів на базі апаратів штучних нейронних сіток, генетичного алгоритму і фільтра Калмана для побудови узагальнених нелінійних багатофакторних моделей. Він дозволить підвищити ефективність процесу побудови моделей і їх подальшого використання для пошуку, як короткострокових, так і довгострокових прогнозів. Для виключення впливу випадкових складових часового ряду з нерівномірним розподілом значень показника електроспоживання на процес навчання нейронної сітки як нелінійної моделі прогнозування пропонується попередня її підготовка за допомогою застосування фільтра Калмана. Надалі здійснюється оптимізація топології нейронної сітки на базі генетичного алгоритму, який дозволяє на етапі мутації адаптивно вибирати тип перетворення структури, найбільш підходящий для заданої конфігурації сітки.The problem of increasing the efficiency of solving the complex of tasks of forecasting and planning electric consumption by regional companies of electricity suppliers - subjects of the organizational management system in the wholesale electricity market is considered. The analysis of the use of various modeling methods in solving the problem of choosing and building a model for forecasting electric consumption is carried out. The task of constructing a hybrid prognostic model devoid of the shortcomings of individual modeling methods is formulated. Preference is given to the approach associated with the integrated use of mathematical tools based on apparatus of artificial neural networks, a genetic algorithm and a Kalman filter for constructing generalized nonlinear multifactor models. It will increase the efficiency of the model building process and their subsequent use for searching both short-term and long-term forecasts. In order to eliminate the effect of random components of the time series with an uneven distribution of the values of the electric consumption on the training process of the neural network as a non-linear forecasting model, we suggest its preliminary preparation using the Kalman filter. Further optimization of the neural network topology is carried out on the basis of a genetic algorithm that allows, at the mutation stage, to adaptively choose the type of structure transformation most suitable for a given network configuration.Рассматривается проблема повышения эффективности решения комплекса задач прогнозирования и планирования электропотребления региональными компаниями поставщиков электроэнергии - субъектами системы организационного управления оптовым рынком электроэнергии. Проведен анализ использования различных методов моделирования при решении задачи выбора и построения модели прогнозирования электропотребления, формулируется задача построения гибридной прогностической модели, лишенной недостатков отдельных методов моделирования. Предпочтение отдано подходу, связанному с комплексным использованием математических средств на базе аппаратов искусственных нейронных сетей, генетического алгоритма и фильтра Калмана для построения обобщенных нелинейных многофакторных моделей. Он позволит повысить эффективность процесса построения моделей и их последующего использования для поиска, как краткосрочных, так и долгосрочных прогнозов. Для исключения влияния случайных составляющих временного ряда с неравномерным распределением значений показателя электропотребления на процесс обучения нейронной сети как нелинейной модели прогнозирования предлагается предварительная ее подготовка с помощью применения фильтра Калмана. В дальнейшем осуществляется оптимизация топологии нейронной сети на базе генетического алгоритма, который позволяет на этапе мутации адаптивно выбирать тип преобразования структуры, наиболее подходящий для заданной конфигурации сети

Redes Neuronales : Aplicaciones

Esta línea de investigación se centra en el estudio y desarrollo de diferentes estrategias de adaptación de Redes Neuronales basadas tanto en técnicas de entrenamiento como en procesos evolutivos que permitan optimizar las soluciones obtenidas. Interesa especialmente la transferencia de tecnología a las áreas de la minería de datos y la robótica. Con respecto a la primera, se estudian diferentes metodologías aplicadas al reconocimiento adaptativo de patrones a fin de obtener caracterizaciones que ayuden a la toma de decisiones. En el área de la robótica, el énfasis está puesto en el estudio, investigación y desarrollo de aplicaciones de tiempo real basadas en redes neuronales evolutivas, especialmente aplicadas a situaciones cuya solución requiere del aprendizaje de estrategias. Se trabaja en el desarrollo de nuevos métodos para la resolución de problemas utilizando agentes capaces de percibir y actuar en entornos complejos cuyos resultados son aplicados directamente en esta área.Eje: Sistemas de información y MetaheurísticaRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Estrategias evolutivas aplicadas a Redes Neuronales

Las redes neuronales proponen una estrategia de resolución de problemas basada en la adaptación al entorno de información. Sus características principales son la capacidad de generalización de la información disponible y la tolerancia al ruido. Esto las convierte en una herramienta sumamente útil para la resolución de problemas en diferentes áreas como Minería de Datos, Control de procesos industriales, Reconocimiento de patrones, Comportamiento complejo, etc. Esta línea de investigación se centra en el estudio y desarrollo de diferentes estrategias de adaptación de Redes Neuronales. Siguiendo el enfoque convencional, interesa investigar el proceso basado en estrategias de entrenamiento. Esto permite obtener soluciones a problemas en áreas tales como Reconocimiento de patrones, Clustering, etc. Como una segunda línea de investigación, resulta de interés el estudio de la adaptación a través de procesos evolutivos, como forma de optimizar la respuesta deseada.Eje: Inteligencia artificialRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Redes Neuronales : Aplicaciones

Esta línea de investigación se centra en el estudio y desarrollo de diferentes estrategias de adaptación de Redes Neuronales basadas tanto en técnicas de entrenamiento como en procesos evolutivos que permitan optimizar las soluciones obtenidas. Interesa especialmente la transferencia de tecnología a las áreas de la minería de datos y la robótica. Con respecto a la primera, se estudian diferentes metodologías aplicadas al reconocimiento adaptativo de patrones a fin de obtener caracterizaciones que ayuden a la toma de decisiones. En el área de la robótica, el énfasis está puesto en el estudio, investigación y desarrollo de aplicaciones de tiempo real basadas en redes neuronales evolutivas, especialmente aplicadas a situaciones cuya solución requiere del aprendizaje de estrategias. Se trabaja en el desarrollo de nuevos métodos para la resolución de problemas utilizando agentes capaces de percibir y actuar en entornos complejos cuyos resultados son aplicados directamente en esta área.Eje: Sistemas de información y MetaheurísticaRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Redes Neuronales : Aplicaciones

Esta línea de investigación se centra en el estudio y desarrollo de diferentes estrategias de adaptación de Redes Neuronales basadas tanto en técnicas de entrenamiento como en procesos evolutivos que permitan optimizar las soluciones obtenidas. Interesa especialmente la transferencia de tecnología a las áreas de la minería de datos y la robótica. Con respecto a la primera, se estudian diferentes metodologías aplicadas al reconocimiento adaptativo de patrones a fin de obtener caracterizaciones que ayuden a la toma de decisiones. En el área de la robótica, el énfasis está puesto en el estudio, investigación y desarrollo de aplicaciones de tiempo real basadas en redes neuronales evolutivas, especialmente aplicadas a situaciones cuya solución requiere del aprendizaje de estrategias. Se trabaja en el desarrollo de nuevos métodos para la resolución de problemas utilizando agentes capaces de percibir y actuar en entornos complejos cuyos resultados son aplicados directamente en esta área.Eje: Sistemas de información y MetaheurísticaRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Evolving neural arrays: a new mechanism for learning complex action sequences

Incremental evolution has proved to be an extremely useful mechanism in complex actions sequence learning. Its performance is based on the decomposition of the original problem into increasingly complex stages whose learning is carried out sequentially, starting from the simplest stage and thus increasing its generality and difficulty. The present work proposes neural array applications as a novel mechanism for complex actions sequence learning. Each array is composed by several neural nets obtained by means of an evolving process allowing them to acquire various degrees of specialization. Neural nets constituting the same array are organized so that, in each assessment, there is only one in charge of its response. The proposed strategy is applied to problems presented by obstacle evasion and target reaching as a means to show the capability of this proposal to solve complex problems. The measurements carried out show the superiority of evolving neural arrays over traditional neuroevolving methods that handle neural network populations – SANE is being particularly used as a comparative reference due to its high performance. Neural array capability to recover from previous defective evolving stages has been tested, evincing highly plausible final successful outcomes – even in those adverse cases. Finally, conclusions are presented as well as some future lines of work.Instituto de Investigación en Informátic