進化ロボティクス
進化ロボティクスにおけるアルゴリズムは、初期状態では所定の確率分布に従ったコントローラ候補群を操作することが多い。それに対して適応度関数を繰り返し使うことで徐々に変化していく。進化的計算の主要な技法である遺伝的アルゴリズムの場合、コントローラ候補の個体群は交叉や突然変異といった操作によって成長し、適応度関数によって選別される。コントローラ候補とは具体的にはニューラルネットワークの部分集合の場合もあるし、"IF THEN ELSE" 型の規則群の場合もある。理論的には、コントローラ候補としては任意の制御規則(機械学習ではポリシーと呼ぶ)を形式的に表現したものが考えられる。ニューラルネットワークは進化ロボット工学以外でもロボットの学習機構として使われている。特に他の強化学習の形態をコントローラの学習に使うことができる。
発達ロボティクス(英語版)は、進化ロボティクスに関連しているが異なる分野である。進化ロボティクスは多数のロボット群による進化を扱うのに対して、発達ロボティクスは1つのロボットに様々な経験をさせることで制御システムの発達を促す。