ISSN:
2181-3906
2024
International scientific journal
«MODERN SCIENCE АND RESEARCH»
VOLUME 3 / ISSUE 6 / UIF:8.2 / MODERNSCIENCE.UZ
1081
RОBОTОTEXNIKADA EVOLUTSION ALGОRITMLAR
Ahmadjоnоv Ibrоhim
Nigmatоv Sardоr
Muhammad al-Xоrazmiy nоmidagi Tоshkent axbоrоt texnоlоgiyalari universiteti
https://doi.org/10.5281/zenodo.12597031
Annotatsiya.
Ushbu maqola robototexnikadagi evolutsion algоritmlarni har tomonlama
ko'rib chiqishni, ularning nazariy asoslarini, amaliy qo'llanilishini va davom etayotgan tadqiqot
yo'nalishlarini o'rganadi. Biz evolutsion algоritmlarning asosiy tushunchalarini ko'rib chiqamiz,
ularning afzalliklari va cheklovlarini robototexnika kontekstida muhokama qilamiz va ularning
turli robotik sohalarda muvaffaqiyatli amalga oshirilishining batafsil tahlilini taqdim etamiz, shu
jumladan yo'lni rejalashtirish, boshqarish, dizayn va vazifalarni o'rganish kabilar. Bundan
tashqari, biz ushbu sohadagi mavjud tendentsiyalar va kelajakdagi tadqiqot imkoniyatlarini
muhokama qilamiz, evolutsion algоritmlarning robototexnika sohasida inqilob qilish va aqlli,
moslashuvchan va mustahkam robotlarni rivojlantirishga yordam berish imkoniyatlarini
ta'kidlaymiz.
Kalit so'zlar:
evolyutsion algoritmlar (ea), genetik algoritmlar (ga), evolyutsion
strategiyalar (es), genetik dasturlash (gp), robototexnika, sun'iy intellekt (ai), optimallashtirish,
avtonom tizimlar, intellektual robotlar, bio-ilhomlantirilgan robototexnika.
EVOLUTIONARY ALGORITHMS IN ROBOTICS
Abstract.
This paper provides a comprehensive review of evolutionary algorithms in
robotics, exploring their theoretical foundations, practical applications, and ongoing research
directions. We review the basic concepts of evolutionary algorithms, discuss their advantages
and limitations in the context of robotics, and provide a detailed analysis of their successful
implementation in a variety of robotic areas, including path planning, control, design, and task
learning. In addition, we discuss current trends and future research opportunities in this field,
highlighting the potential of evolutionary algorithms to revolutionize the field of robotics and help
develop intelligent, flexible, and robust robots.
Keywords:
evolutionary algorithms (ea), genetic algorithms (ga), evolutionary strategies
(es), genetic programming (gp), robotics, artificial intelligence (ai), optimization, autonomous
systems, intelligent robots, bio-inspired robotics.
ЭВОЛЮЦИОННЫЕ АЛГОРИТМЫ В РОБОТОТЕХНИКЕ
Аннотация.
В данной статье представлен всесторонний обзор эволюционных
алгоритмов в робототехнике, рассматриваются их теоретические основы, практические
приложения и текущие направления исследований. Мы рассматриваем основные
концепции эволюционных алгоритмов, обсуждаем их преимущества и ограничения в
контексте робототехники и даем подробный анализ их успешной реализации в различных
областях робототехники, включая планирование пути, управление, проектирование и
обучение задачам. Кроме того, мы обсуждаем текущие тенденции и будущие
возможности исследований в этой области, подчеркивая потенциал эволюционных
алгоритмов, способных совершить революцию в области робототехники и помочь в
разработке интеллектуальных, гибких и надежных роботов.
ISSN:
2181-3906
2024
International scientific journal
«MODERN SCIENCE АND RESEARCH»
VOLUME 3 / ISSUE 6 / UIF:8.2 / MODERNSCIENCE.UZ
1082
Ключевые слова:
эволюционные алгоритмы (ЭА), генетические алгоритмы (ГА),
эволюционные стратегии (ЭС), генетическое программирование (ГП), робототехника,
искусственный интеллект (ИИ), оптимизация, автономные системы, интеллектуальные
роботы, биоинспирированная робототехника.
Kirish.
Robototexnika (chex.—majburiy mehnat, qadimgi yunoncha: τέχνη — sanʼat;
inglizcha: robotics) — bu robotlarni qurish, ishlatish va ulardan foydalanish, shuningdek ularni
boshqarish, sezish va maʼlumotlarni qayta ishlash bilan shugʻullanadigan mexanik, elektrotexnika
va elektron muhandislik va kompyuter fanining birlashgan sohasi
1
.
Robototexnika tez taraqqiyotga erishdi, avtomatlashtirish va inson-mashina o'zaro ta'siri
chegaralarini oshirdi. Robototexnikadagi asosiy muammo bu murakkab vazifalar uchun optimal
echimlarni topish bo'lib, ko'pincha samaradorlik, mustahkamlik va moslashuvchanlik o'rtasidagi
muvozanatni talab qiladi. An'anaviy optimallashtirish usullari ma'lum stsenariylarda samarali
bo'lsa-da, ko'pincha yuqori o'lchamli qidiruv maydonlari va haqiqiy robot tizimlariga xos bo'lgan
murakkab cheklovlar bilan kurashadi. Bu erda evolyutsion algoritmlar (EA) o'ynaydi va bunday
optimallashtirish muammolarini hal qilish uchun kuchli alternativani taklif qiladi. EA biologik
populyatsiyalarning evolyutsion jarayoniga taqlid qiluvchi tabiiy tanlanish tamoyillaridan
ilhomlangan. Ular oldindan belgilangan mezonlar asosida ularning yaroqliligini iterativ tarzda
baholab, takomillashtirilgan yechimlarni yaratish uchun tanlash, krossover va mutatsiya kabi
genetik operatorlarni qo'llagan holda, nomzod yechimlar populyatsiyasini qo'llaydi. Teskari aloqa
zanjiri tomonidan boshqariladigan ushbu iterativ jarayon EA-larga yechim maydonini samarali
o'rganishga imkon beradi va deyarli optimal echimga yaqinlashadi.
Tahlil va natijalar.
Ushbu maqola robototexnikadagi EAlarning to'liq ko'rinishini taqdim
etadi va ularning sohani inqilob qilish imkoniyatlarini o'rganadi. Biz EA ning asosiy
kontseptsiyalarini o'rganamiz, ularning kuchli va zaif tomonlarini muhokama qilamiz va turli
robotik sohalarda muvaffaqiyatli amalga oshirilishini namoyish qilamiz.
Evolyutsion algoritmlar:
nazariy asoslar EA biologik evolyutsiyadan ilhomlangan
optimallashtirish algoritmlari sinfidir. Ular aholiga asoslangan yondashuvni qo'llashadi, bunda
har bir shaxs muammoning potentsial yechimini ifodalaydi. EA ning asosiy ish jarayoni quyidagi
bosqichlarni o'z ichiga oladi:
Initializatsiya:
Individuallar populyatsiyasi oldindan belgilangan strategiya
yordamida tasodifiy hosil qilinadi yoki ishga tushiriladi.
Baholash:
Har bir shaxsning yaroqliligi oldindan belgilangan fitnes funksiyasi
asosida baholanadi, u berilgan muammoni qanchalik to‘g‘ri hal qilishini o‘lchaydi.
Tanlash:
Keyingi avlod uchun ota-ona bo'lish uchun jismoniy imkoniyati yuqori
bo'lgan shaxslar tanlanadi.
Ko'payish:
Krossover va mutatsiya kabi genetik operatorlar nasl yaratish uchun
tanlangan ota-onalarga qo'llaniladi. Krossover ikki ota-onadan olingan genetik materialni
birlashtiradi, mutatsiya esa naslning genetik kodiga tasodifiy o'zgarishlar kiritadi.
https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%A0%D0%BE%D0%B1%D0%BE%D1%82%D0%BE%D1%82%D0%B5%D1
ISSN:
2181-3906
2024
International scientific journal
«MODERN SCIENCE АND RESEARCH»
VOLUME 3 / ISSUE 6 / UIF:8.2 / MODERNSCIENCE.UZ
1083
Almashtirish:
Yangi avlod eski populyatsiyaning o'rnini egallaydi va jarayon
tugatish mezoniga, odatda maksimal avlodlar soniga yoki qoniqarli fitnes darajasiga erishilgunga
qadar takrorlanadi. EA ning turli xil variantlari mavjud bo'lib, ularning har biri muayyan
optimallashtirish muammolari uchun mo'ljallangan. Umumiy misollar orasida Genetik
Algoritmlar (GA), Evolyutsiya Strategiyalari (ES) va Differensial Evolyutsiya (DE) mavjud.
Robototexnikadagi EAning afzalliklari va cheklovlari afzalliklari:
Global qidiruv:
EA an'anaviy gradientga asoslangan optimallashtirish usullarida
tez-tez uchraydigan mahalliy optimallardan qochib, butun yechim maydonini samarali o'rganishi
mumkin.
Murakkab cheklovlarni boshqarish:
EA robot tizimi tomonidan qo'yilgan
murakkab cheklovlarni osonlikcha hal qila oladi va bu mumkin bo'lgan echimlarni topishga imkon
beradi.
Shovqinga chidamliligi:
EAlar haqiqiy robot muhitida mavjud shovqin va
noaniqliklarga nisbatan nisbatan mustahkam.
Moslashuvchanlik:
EA parametrlarini moslashtirish yoki yangi yechimlarni ishlab
chiqish orqali o‘zgaruvchan muhit va vazifalar talablariga osongina moslasha oladi.
Avtonom robotlar haqida qadim zamonlardan beri oʻylangan, ammo bu boradagi
tadqiqotlar XX asrgacha boshlangan. Texnologiya tez rivojlanar ekan, robototexnika ham tez
rivojlanmoqda, chunki robototexnika texnologiya bilan chambarchas bogʻliq. Texnologiyaning
rivojlanishi bilan tadqiqot va ishlanmalar oʻzgarib, rivojlanmoqda, buning natijasida robotlarni
qoʻllash sohasi ham oʻsib bormoqda. Bugungi kunda robotlar uylarda, korxonalarda va harbiy
sohada qoʻllaniladi. Koʻpgina robotlar odamlarga toʻgʻridan-toʻgʻri zarar yetkazadigan holatlarda,
masalan, minalar va bombalarni zararsizlantirishda qoʻllaniladi
2
.
Xulosa.
Evolyutsion algoritmlar robototexnikadagi murakkab optimallashtirish
muammolarini hal qilish uchun kuchli vosita sifatida paydo bo'ldi. Ularning keng yechim
maydonlarini o'rganish, murakkab cheklovlarni hal qilish va o'zgaruvchan muhitga moslashish
qobiliyati ularni aqlli va mustahkam robot tizimlarini ishlab chiqish uchun ideal qiladi. Hisoblash
xarajatlari va parametrlarni sozlash kabi muammolar saqlanib qolsa-da, davom etayotgan tadqiqot
va ishlanmalar robototexnika sohasidagi EA chegaralarini kengaytirmoqda, robotlar tobora
murakkab vazifalarni echishga va doimiy o'zgaruvchan muhitga moslashishga qodir bo'lgan
kelajakka yo'l ochmoqda.
REFERENCES
1.
Mitchell, M. (1998). Genetik algoritmlarga kirish. MIT matbuoti.
2.
Bekey, G. A. (2005). Avtonom robotlar: biologik ilhomdan tortib to amalga oshirishgacha.
MIT matbuoti.
3.
Floreano, D. va Mattiussi, C. (2008). Bio-ilhomlangan sun'iy intellekt: nazariyalar, usullar
va texnologiyalar. MIT matbuoti.
https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%A0%D0%BE%D0%B1%D0%BE%D1%82%D0%BE%D1%82%D0%B5%D1
ISSN:
2181-3906
2024
International scientific journal
«MODERN SCIENCE АND RESEARCH»
VOLUME 3 / ISSUE 6 / UIF:8.2 / MODERNSCIENCE.UZ
1084
4.
Russell, S. J. va Norvig, P. (2016). Sun'iy intellekt: zamonaviy yondashuv. Pearson
Education.
