Serwis Infona wykorzystuje pliki cookies (ciasteczka). Są to wartości tekstowe, zapamiętywane przez przeglądarkę na urządzeniu użytkownika. Nasz serwis ma dostęp do tych wartości oraz wykorzystuje je do zapamiętania danych dotyczących użytkownika, takich jak np. ustawienia (typu widok ekranu, wybór języka interfejsu), zapamiętanie zalogowania. Korzystanie z serwisu Infona oznacza zgodę na zapis informacji i ich wykorzystanie dla celów korzytania z serwisu. Więcej informacji można znaleźć w Polityce prywatności oraz Regulaminie serwisu. Zamknięcie tego okienka potwierdza zapoznanie się z informacją o plikach cookies, akceptację polityki prywatności i regulaminu oraz sposobu wykorzystywania plików cookies w serwisie. Możesz zmienić ustawienia obsługi cookies w swojej przeglądarce.
This work investigates what makes a robotic assembly process “learnable” for the explicit purpose of improving the performance of that process. It has been observed that even stochastic search methods like Genetic Algorithms (GA) can benefit from advanced models of the assembly task. Models built from the results of random samplings of a parameter space have been used previously to predict the performances...
As time progresses, it is likely that the demand for the ability of robotic assembly solutions to self-tune will steadily grow, and companies will invest more in automation technologies for manufacturing. In this study we present a method that employs computational learning to generate internal models for online optimization acceleration of a genetic algorithms approach of exploring a parameter space...
Podaj zakres dat dla filtrowania wyświetlonych wyników. Możesz podać datę początkową, końcową lub obie daty. Daty możesz wpisać ręcznie lub wybrać za pomocą kalendarza.