神经内分泌计算模型：机器人避障中的智能调控策略

本文主要探讨了"神经内分泌计算模型及其在机器人避障中的应用"这一主题，着重于借鉴生物学中神经内分泌系统的工作原理来构建一种新型的计算模型。神经内分泌系统在生物体中扮演着关键角色，它通过调节神经系统的行为，帮助个体适应和应对复杂环境。作者团队，由雷扬、尤海峰和王煦法三位专家组成，分别来自中国科学技术大学计算机科学与技术学院，他们在研究中将这种机制引入到人工智能领域，特别是机器人技术中。 神经内分泌计算模型的核心理念是模拟内分泌系统如何对神经网络的学习和记忆过程进行反馈调控。通过这种机制，自主机器人能够实时调整其行为策略，增强其在未知环境中的学习能力和适应性。这种模型的设计旨在提高机器人的智能化水平，使其在面临障碍时能够更有效地进行路径规划和决策。 为了验证模型的有效性，研究者将神经内分泌计算模型应用到机器人导航避障的仿真环境中，将之与传统的离散Q学习方法进行了对比实验。实验结果显示，该模型在避障性能上表现出显著的优势，证明了其在实际应用场景中的实用性和有效性。 该研究的关键词包括内分泌系统、神经网络、神经内分泌计算以及避障，这些关键词突出了论文的核心内容和研究重点。此外，文章还被归类在计算机科学和技术领域，具有重要的理论价值和实践意义，尤其是在自动化控制和智能机器人技术的发展道路上。 这篇论文不仅揭示了如何利用神经内分泌系统原理设计高效的学习算法，还展示了如何将这种模型应用于解决实际问题，如机器人避障，为未来智能机器人技术的发展提供了新的思考角度和可能的解决方案。