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J-GLOBAL ID：201702259729806546   整理番号：17A1253923

動的環境におけるPSOに基づく探索機構:ベクトル場における群【Powered by NICT】

PSO-based Search mechanism in dynamic environments: Swarms in Vector Fields

著者 (3件)： Bartashevich Palina (Faculty of Computer Science, University of Magdeburg, Germany) ,  Grimaldi Luigi (Faculty of Computer Science, University of Magdeburg, Germany) ,  Mostaghim Sanaz (Faculty of Computer Science, University of Magdeburg, Germany)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： CEC  ページ： 1263-1270  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： 本論文では,未知の外部動力学(風のような)と環境における空中マイクロロボットのための集団探索アルゴリズムとしてのベクトル磁場マップPSO(VFM PSO)を提案した。提案した方法は,多重群アプローチに基づいていると位置と粒子の運動は高度に影響されるベクトル場により生じる未知の外乱に対処できる。VFM PSO(粒子群最適化)ベクトル場に関する情報を収集を必要とし,著者らの目標の一つは,実績のある探索機構に必要な情報の量を調べることである。実験はVFM PSO(粒子群最適化)はドリフトを減少させることができる,考慮したベクトル場の構造に関する不完全情報(認識)にもかかわらず,PSO(粒子群最適化)アルゴリズムの性能を改善することを示した。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： アルゴリズム ,  マイクロロボット ,  多重化 ,  *ベクトル場 ,  *ベクトル ,  風 ,  磁場
準シソーラス用語： 不完全情報 ,  粒子群最適化 ,  探索アルゴリズム ,  *動的環境 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (4件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  発電一般  (NB03010W) ,  システム最適化手法  (IA02050Z) ,  数値計算  (JE02000J)

タイトルに関連する用語 (5件)： 動的環境 ,  PSO ,  探索 ,  ベクトル場 ,  群