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J-GLOBAL ID：201702239668551806   整理番号：17A1353380

高速収束アリコロニーアルゴリズムに基づいた移動ロボットのための経路計画【Powered by NICT】

Path planning for mobile robot based on fast convergence ant colony algorithm

著者 (5件)： Yu Lijun (College of Automation, Harbin Engineering University, 150001, China) ,  Wei Zhihong (College of Automation, Harbin Engineering University, 150001, China) ,  Wang Hui (College of Automation, Harbin Engineering University, 150001, China) ,  Ding Ying (College of Automation, Harbin Engineering University, 150001, China) ,  Wang Zhengan (College of Automation, Harbin Engineering University, 150001, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICMA  ページ： 1493-1497  発行年： 2017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： 古典的アリコロニーアルゴリズムは収束速度の遅さなどの問題を持ち,局所最小にトラップしやすく,これらの問題を解決するために,高速収束アリコロニーアルゴリズムに基づく移動ロボットのための経路計画を提案した。最初に,アルゴリズムは目標に向かって探索の代わりに盲目的探索アリを作成する発見的因子を改善した。アルゴリズムは,適応モデルを構築し,フェロモン係数自己適応を調整が達成され,それは,局所最小値への捕獲からのアリを避け,フェロモン更新規則を改善し,アリコロニーアルゴリズムの収束速度を加速した。最後に,アルゴリズムでは,冗長な経路を除去することにより探索時間を減少させる。シミュレーションにおける古典的アルゴリズムと比較して,アルゴリズムの有効性と実用性を証明した。Copyright 2017 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： *移動ロボット ,  *経路探索 ,  フェロモン ,  *高速度 ,  *アルゴリズム
準シソーラス用語： 実用性 ,  探索時間 ,  自己適応 ,  適応モデル ,  収束速度 ,  *アントアルゴリズム , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (4件)： 収束 ,  アリコロニーアルゴリズム ,  ロボット ,  経路計画