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根据环境条件的不同，轻型软机器人可以表现出难以建模的各种运动模式。因此，优化其性能很复杂，尤其是在多个空气和流体动力学过程影响其运动时，以低雷诺数为特征的小型系统中。在这项工作中，我们通过将实验结果应用于两种进化算法中的适应性功能来研究水下游泳者的运动：粒子群优化和遗传算法。由于可以迅速制造具有不同特征（表型）的柔软，轻型机器人，因此它们为优化实验提供了一个很好的平台，使用实体机器人竞争，以提高连续一代的游泳速度。有趣的是，就像在自然进化中一样，意外的基因组合导致了令人惊讶的良好结果，包括速度增加了数百％或发现自我振荡的水下运动模式。
最快的౼算法引导的生存的光...
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