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J-GLOBAL ID：201602292133165591   整理番号：16A0725065

GA(遺伝的アルゴリズム)に基づく経路ルールマイニングを用いた移動ロボットの経路計画【Powered by NICT】

Path planning of mobile robot with path rule mining based on GA

著者 (3件)： Lu Nannan (School of Information and Electrical Engineering, China University of Mining and Technology, Xuzhou, 221116) ,  Gong Yunlu (Shanghai University, Shanghai, 150001, China) ,  Pan Jie (School of Information and Electrical Engineering, China University of Mining and Technology, Xuzhou, 221116)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： CCDC  ページ： 1600-1604  発行年： 2016年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 経路計画は,移動ロボットのアプリケーションにおいて不可欠な課題である。障害物のある環境における目標ノード出発ノードから移動ロボットのための最適経路を見出すことを目的としている。進化に触発されて,遺伝的アルゴリズム(GA)を簡単な染色体のような構造に及ぼす特定の問題に対して可能性のある解決策をコードすると演算子を適用して最適解を見出すように設計されている。多くの最適化問題の解決策として,GAは最適経路を生成するために広く使用されていると驚くべき検索結果を得た。しかし,古典的なGAは「ブラインド」探索のようなより,事前知識,GAの非効率性をもたらすなしに進化している。経路計画におけるGAの性能を改善するために,改良したGAをベースと経路ルールマイニングは進化における局所空間の探索能力を改善するために本論文で提案した。提案した方法では,選択した相で抽出し,変異相で使用されている経路則。シミュレーション結果は,最適経路を得ることができ,遺伝的アルゴリズムの効率は大きく改善されることを示した。Copyright 2016 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： シミュレーション ,  応用プログラム ,  最適化問題 ,  最適航路 ,  *移動ロボット ,  染色体 ,  変異 ,  *経路探索 ,  *遺伝的アルゴリズム
準シソーラス用語： 事前知識 ,  最適解 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 無線通信一般  (ND08010L) ,  信号理論  (ND02020G)

タイトルに関連する用語 (6件)： Ga ,  遺伝的アルゴリズム ,  経路 ,  ルールマイニング ,  ロボット ,  経路計画