Minimizing the variance in the estimation of the performance of a method for the fully-automatic design of robot swarms: a mathematical proof

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Organisme financeur ERC, ARC
Publication Publié, 2021

Rapport

Titre:	Minimizing the variance in the estimation of the performance of a method for the fully-automatic design of robot swarms: a mathematical proof
Auteur:	Cotorruelo Jiménez, Andrés; Ligot, Antoine; Garone, Emanuele; Birattari, Mauro
Organisme financeur:	ERC, ARC
Statut de publication:	Publié, 2021
series:	IRIDIA Technical Report Series, IridiaTr2021-007
Sujet CREF:	Intelligence artificielle
Langue:	Français

Toward an empirical practice in offline fully automatic design of robot swarms
par Ligot, Antoine , Cotorruelo Jiménez, Andrés , Garone, Emanuele , Birattari, Mauro
Publication 2022-01-22
On Using Simulation to Predict the Performance of Robot Swarms
par Ligot, Antoine , Birattari, Mauro
Publication 2022-12
Automatic modular design of robot swarms based on repertoires of behaviors generated via novelty search
par Hasselmann, Ken , Ligot, Antoine , Birattari, Mauro
Publication 2023-09-07
Computation of maximal output admissible sets for linear systems with polynomial constraints
par Cotorruelo Jiménez, Andrés , Garone, Emanuele , Kolmanovsky, Ilya , Ramirez, Daniel R. , Limon, Daniel
Publication 2023-07-01
BRIC: an interactive smart object for swarm robotics research
par Legarda Herranz, Guillermo , Rochala, Piotr , Georgiopoulou, Petroula , Ligot, Antoine , Salman, Muhammad , Birattari, Mauro
Publication 2022-11-01

Référencement	Visibilité	Pérennité	Facilité
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