RОBОTОTEXNIKADA EVOLUTSION ALGОRITMLAR

Аннотация

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. 1 08 1 International scientific journal ISSN: 2181-3906 «MODERN SCIENCE АND RESEARCH» 2024 VOLUME 3 / ISSUE 6 / UIF:8.2 / MODERNSCIENCE.UZ 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 sohasi1. 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. 1https://ru.wi