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J-GLOBAL ID：201702220028423451   整理番号：17A0159444

多次元最適化アルゴリズムに基づく経路計画【JST・京大機械翻訳】

A Path Planner Based on Multivariant Optimization Algorithm

著者 (6件)： Li Baolei (Physics and Electronic Engineering College,Nanyang Normal University) ,  Lu Danju (School of Information Science and Engineering,Yunnan University) ,  Zhang Qinhu (Physics and Electronic Engineering College,Nanyang Normal University) ,  Shi Xinling (School of Information Science and Engineering,Yunnan University) ,  Chen Jianhua (School of Information Science and Engineering,Yunnan University) ,  Zhang Yufeng (School of Information Science and Engineering,Yunnan University)
資料名： Dianzi Xuebao  (Dianzi Xuebao)
巻： 44  号： 9  ページ： 2242-2247  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2504A  ISSN： 0372-2112  CODEN： TTHPAG  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 本論文では,多変量最適化アルゴリズムとBEZIER曲線に基づく発見的インテリジェント経路計画法を提案した。経路計画問題を,BEZIER曲線によって経路最適化問題に変換した。次に,最適経路を得るために,多変量最適化アルゴリズムを用いて,最適BEZIER曲線制御点を探索した。多変量最適化アルゴリズムは,エージェントの協力的協力のためのに空間の大域的および局所的反復探索を最適解を見つけるために採用した。多変量最適化アルゴリズムの探索個体(元)は分割の違いにより、全局元と局部元に分けることができる。一回の反復において、全局元はまず解空間全体を探索し、より優れた潜在解領域を発見する。次に,局所的要素は,各々の潜在的解法区域において局所的採掘を実施して,解の品質を改良した。そのため、探索元は分業の異なる多元化特徴を持ち、多変量最適化アルゴリズムもそのために命名されている。効率的なコミュニケーションと協力は,マルチレベル最適化アルゴリズムの良好な性能を保証する。多変量最適化アルゴリズムの性能を評価するために,著者らは標準テストマップに基づく多変量最適化アルゴリズムと他の3つの古典的発見的インテリジェント経路計画アルゴリズムを比較した。結果により、提案した方法は最適性、安定性と有効性の面でその他の方法より優れていることが分かった。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 採掘 ,  *アルゴリズム ,  エージェント ,  *経路探索 ,  コミュニケーション ,  最適航路 ,  *高次元
準シソーラス用語： 最適性 ,  マルチレベル ,  解空間 ,  最適解 ,  制御点 ,  経路最適化 ,  多変量 ,  *最適アルゴリズム , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： multivariant optimization algorithm ,  global atom ,  local atom ,  path planning ,  Bezier curve

分類 (1件)： ロボットの運動・制御  (IC04012J)

タイトルに関連する用語 (3件)： 多次元 ,  最適化アルゴリズム ,  経路計画