AND ARTIFICIAL INTELLIGENCE TECHNOLOGIES GENERATION OF FINITE STATE MACHINES FOR UNMANNED AIRPLANE CONTROLLING
Keywords: finite state machines, genetic programming, unmanned aircraft.
Acknowledgements. Исследование выполнено по Федеральной целевой программе «Научные и научно-педагогические кадры инновационной России на 2009–2013 годы» в рамках государственного контракта П1188 от 27 августа 2009 года
References
1. Поликарпова Н.И., Шалыто А.А. Автоматное программирование. – СПб: Питер, 2010. – 176 с.
2. Angeline P., Pollack J. Evolutionary Module Acquisition // Proceedings of the Second Annual Conference on Evolutionary Programming. Cambridge: MIT Press, 1993. – Р. 154–163.
3. Jefferson D., Collins R., Cooper C., Dyer M., Flowers M., Korf R., Taylor C., Wang A. The Genesys System: Evolution as a Theme in Artificial Life // Proceedings of Second Conference on Artificial Life. – MA: Addison-Wesley, 1992. – P. 549–578.
4. Царев Ф.Н., Шалыто А.А. Применение генетического программирования для генерации автомата в задаче об «Умном муравье» / Сборник трудов IV-ой Международной научно практической конференции. – М.: Физматлит, 2007. – Т. 2. – С. 590–597.
5. Бедный Ю.Д., Шалыто А.А. Применение генетических алгоритмов для построения автоматов в задаче «Умный муравей». – СПбГУ ИТМО, 2007 [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://is.ifmo.ru/works/ant, свободный. Яз. рус. (дата обращения 09.02.2011).
6. Паращенко Д.А., Царев Ф.Н., Шалыто А.А. Технология моделирования одного класса мультиагентных систем на основе автоматного программирования на примере игры «Соревнование летающих тарелок». Проектная документация. – СПбГУ ИТМО, 2006. [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://is.ifmo.ru/unimod-projects/plates/, свободный. Яз. рус. (дата обращения 09.02.2011).
7. Coates A., Abbeel P., Ng A.Y. Learning for Control from Multiple Demonstrations // Proceedings of the 25th International Conference on Machine Learning. – Helsinki, 2008. – P. 144–151.
8. Гладков Л.А., Курейчик В.В., Курейчик В.М. Генетические алгоритмы. – М.: Физматлит, 2006.
9. Рассел С., Норвиг П. Искусственный интеллект: современный подход. – М.: Вильямс, 2006.
10. Koza J.R. Genetic programming: On the Programming of Computers by Means of Natural Selection. – Cambridge: MIT Press, 1992.
11. Курейчик В.М. Генетические алгоритмы. Состояние. Проблемы. Перспективы // Известия РАН. Теория и системы управления. – 1999. – № 1. – С. 144–160.
12. Курейчик В.М., Родзин С.И. Эволюционные алгоритмы: генетическое программирование // Известия РАН. Теория и системы управления. – 2002. – № 1. – С. 127–137.
13. Поликарпова Н.И., Точилин В.Н., Шалыто А.А. Метод сокращенных таблиц для генерации автоматов с большим числом входных переменных на основе генетического программирования // Известия РАН. Теория и системы управления. – 2010. – № 2. – С. 100–117.
14. Царев Ф.Н. Метод построения управляющих конечных автоматов на основе тестовых примеров с помощью генетического программирования // Информационно-управляющие системы. – 2010. – № 5. – С. 31–36.
15. Яминов Б. Генетические алгоритмы. – СПбГУ ИТМО, 2005. [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://rain.ifmo.ru/cat/view.php/theory/unsorted/genetic-2005, свободный. Яз. рус. (дата обращения 09.02.2011).