Abstract-flera kategorier av optimeringsproblem lider av dyr objektiv funktionsutvärdering, vilket driver behovet av smart urval av efterföljande experiment. En sådan kategori av problem omfattar fysiska robotsystem, som ofta kräver betydande tid, ansträngning och monetära utgifter för att kunna utföra tester. För att hjälpa till med valet av nästa experiment har man under de senaste åren fokuserat på idén om responsytor. Dessa ytor interpolerar befintliga data och ger ett mått av förtroende för deras fel, fungerar som en låg-troget surrogat funktion som kan användas för att mer intelligent välja nästa experiment. I detta dokument implementerar vi robust en tidigare algoritm baserad på responsytans metodologi med förväntade förbättringskriterier. Vi tillämpar denna teknik för att optimera öppen-loop gångparametrar för ormrobotar, och visa förbättrade lokomotiv kapacitet.
I REF, Bayesian optimering används för att optimera gång för en orm robot.
Using response surfaces and expected improvement to optimize snake robot gait parameters
{'venue': '2011 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems', 'journal': '2011 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}