抄録
マルチロボットシステムにおいて, 自律的ロボットコントローラの獲得に用いられるニューラルネットワークの最適なトポロジは未知であり, 設計者は前もってこれを決定しなくてはならない.トポロジは探索空間のサイズを決定し,広大な空間を探索することは困難であり,また狭い探索空間は解の性能を制限する.そのためニューラルネットワークのトポロジを進化的に獲得する手法が注目されている.本研究ではロボットコントローラとして進化的に獲得されたニューラルネットワークのトポロジを数理的に解析し, ロボットの適切な振る舞いとの関係をあきらかにすることを試みる.
