進化計算を用いてロボットのコントローラを学習する際，ロボットは学習を行った環境において満足に行動ができるようになるが，学習をした環境よりもさらに複雑な環境にそのコントローラをもって動作させると，ロボットは満足に行動できず，その環境に適するコントローラを獲得するために再度の学習を要する．このことから，複雑な環境を作り上げている構成要素に基づいてロボットのコントローラを学習させるための訓練環境を構築し，訓練環境における学習のみで複雑な環境でも行動を可能にするコントローラを獲得することを目指し，より複雑な環境においても動作可能にするための効率的な訓練環境の設定の仕方，および，その環境の下でどの程度の学習が必要になるかを明確にする．