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제어로봇시스템학회 Transaction on Control, Automation and Systems Engineering Transaction on Control, Automation and Systems Engineering 제1권 제2호
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    It is an interesting area in the field of artificial intelligence to find an analytic model of cooperative structure for multi-agent system accomplishing a given task. Usually it is difficult to design controllers for multi-agent systems without a comprehensive knowledge about the system. One of the way to overcome this limitation is to implement an evolutionary approach to design the controllers. This paper introduces the use of a genetic algorithm to discover a fuzzy logic controller with rules that govern emergent co-operative behavior. A new modified genetic algorithm is applied to automating the discovery of a fuzzy logic controller for multi-agents solving a pursuit problem in a continuous world. Simulation results indicate that, given the complexity of the problem, an evolutionary approach to find the fuzzy logic controller seems to be promising.

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