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Publications associées (3)

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Seeking Quality Diversity in Evolutionary Co-design of Morphology and Control of Soft Tensegrity Modular Robots

Dario Floreano, Giovanni Iacca, Davide Zappetti, Davide Zambrano

Designing optimal soft modular robots is difficult, due to non-trivial interactions between morphology and controller. Evolutionary algorithms (EAs), combined with physical simulators, represent a valid tool to overcome this issue. In this work, we investi ...

Association for Computing Machinery2021

Memetic Viability Evolution for Constrained Optimization

Dario Floreano, Andrea Maesani, Giovanni Iacca

The performance of evolutionary algorithms can be heavily undermined when constraints limit the feasible areas of the search space. For instance, while Covariance Matrix Adapta- tion Evolution Strategy is one of the most efficient algorithms for unconstrai ...

Institute of Electrical and Electronics Engineers2016

The Seamless Peer and Cloud Evolution Framework

Dario Floreano, Guillaume Paul Olivier Leclerc, Joshua Evan Auerbach, Giovanni Iacca

Evolutionary algorithms are increasingly being applied to problems that are too computationally expensive to run on a single personal computer due to costly fitness function evaluations and/or large numbers of fitness evaluations. Here, we introduce the Se ...

ACM Press2016