Nachdem ich meine Arbeit zum Thema neuronale Netze abgeschlossen hatte, wollte ich mich näher mit evolutionären Verfahren in Kombination mit neuronalen Netzen beschäftigen. Als erstes „kleineres“ Ziel habe ich mir gesetzt einen Roboter in einer physikalisch einigermaßen korrekten, dreidimensionalen Umgebung dazu zu bringen, dass er sich in einem Labyrinth zurechtfindet, nicht gegen die Wände läuft und zumindest versucht einen Ausgang zu finden (den Anspruch auf die Erfolgreiche Befreiung aus dem Labyrinth lasse ich zunächst in Klammern).
Der Einfachheit halber ist der Roboter rund und hat 20 Entfernungssensoren mit einer Reichweite von 1,5 Metern.
Als „Gehirn“ ist ein vollverknüpftes neuronales Netz vorgesehen. Es gibt 22 Eingabeneuronen; 20 für die Entfernungssensoren und 2 für einen Beschleunigungssensor jeweils in X und Z Richtung. Dazu gibt es 2 Ausgabeneuronen, jedes für eins der Antriebsräder. Die Anzahl der restlichen Neuronen soll im Verlauf der Evolution variieren können.
Experimente II 