Vi tar upp två frågor i Evolutionär Robotics, nämligen den genetiska kodningen och prestandakriteriet, även känd som fitness funktion. För den första aspekten föreslår vi att koda mekanismer för parametersjälvorganisering, istället för parametrarna själva som i konventionella metoder. Vi hävdar att den föreslagna kodningen genererar system som kan lösa mer komplexa uppgifter och är mer robusta mot oförutsägbara källor till förändring. Vi stöder våra argument med en uppsättning experiment på evolutionär neural controller för fysiska robotar och jämföra dem med konventionell kodning. Dessutom visar vi att när även den genetiska kodningen lämnas fri att utvecklas, kommer den artificiella evolutionen att välja att utnyttja mekanismer för självorganisering. För den andra aspekten ska vi diskutera prestandakriteriets roll, även kallat fitnessfunktion, och föreslå Fitness Space som ett ramverk för att föreställa sig fitnessfunktioner inom evolutionär robotik. Fitness Space kan användas som en guide för att designa fitnessfunktioner samt för att jämföra olika experiment inom evolutionär robotik.
I REF föreslogs en ram för beskrivning av fitnessfunktioner: fitnessutrymmet.
Evolutionary robots with on-line self-organization and behavioral fitness
{'venue': 'Neural Networks', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Medicine', 'Computer Science']}