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J-GLOBAL ID：201702263189002066   整理番号：17A1255553

粒子群最適化法によるCGDA実行のための必要な評価の数の削減【Powered by NICT】

Reducing the number of evaluations required for CGDA execution through Particle Swarm Optimization methods

著者 (4件)： Fernandez-Fernandez Raul (Robotics Lab research group within the Department of Systems Engineering and Automation, Universidad Carlos III de Madrid (UC3M), Spain) ,  Estevez David (Robotics Lab research group within the Department of Systems Engineering and Automation, Universidad Carlos III de Madrid (UC3M), Spain) ,  Victores Juan G. (Robotics Lab research group within the Department of Systems Engineering and Automation, Universidad Carlos III de Madrid (UC3M), Spain) ,  Balaguer Carlos (Robotics Lab research group within the Department of Systems Engineering and Automation, Universidad Carlos III de Madrid (UC3M), Spain)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICARSC  ページ： 284-289  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： 連続目標指向行動(CGDA)は,物体と環境スカラー特徴の時系列として作用をコードするロボット学習フレームワークである。行動の実行は,明示的にコードされないので,ロボット関節軌道は,進化的アルゴリズム(EA),多数の評価を必要とすることを通して計算した。結果は評価は模擬環境で実行し,計算された最適ロボット軌道は,実際のロボットに伝達されることである。最適ロボット関節軌道を計算するための必要な評価の数を低減することに焦点を当てた。パーティクルスワーム最適化(PSO)法を研究し,比較するCGDAフレームワークに適用した:nai’ve PSO(粒子群最適化),適応ファジィ適合性造粒PSO(AFFG PSO)および適応遺伝PSO(FI PSO)。実験はCGDA内の二種類の代表的なユースケースを行った:「ワックス」と「塗装」作用。PSO(粒子群最適化)法の実験結果は,CGDAの元の提案に使用される定常状態トーナメントで得られたものと比較した。結論これらの結果から抽出したは必要な評価の数の減少を示し,最適化コスト関数で与えられた目的の達成度に関する同時トレードオフであった。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： ワックス ,  *最適化 ,  造粒 ,  塗装 ,  ロボット ,  費用関数 ,  スカラー ,  曖昧さ ,  適応性
準シソーラス用語： トーナメント ,  定常状態 ,  ユースケース ,  進化的アルゴリズム ,  ロボット学習 ,  *粒子群最適化 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 計算機システム開発  (JD02010R)

タイトルに関連する用語 (3件)： 粒子群最適化 ,  評価 ,  数