文献

J-GLOBAL ID：201702264294620993   整理番号：17A1271265

最適機会制約線形割当のためのアルゴリズム【Powered by NICT】

Algorithm for optimal chance constrained linear assignment

著者 (2件)： Yang Fan (Department of Mechanical Engineering, State University of New York, Stony Boork, NY 11794-2300) ,  Chakraborty Nilanjan (Department of Mechanical Engineering, State University of New York, Stony Boork, NY 11794-2300)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICRA  ページ： 801-808  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,利得不確実性の存在下におけるマルチロボットシステムにおけるタスク割当のための確率的に良いアルゴリズムを設計した。各ロボットは高々一つのタスクを実行し,与えられたタスクを実行しなければならないロボットの群を検討した。タスクを行うロボットの利得が既知の平均と分散を持つGauss確率変数であると仮定した。ロボットの全利得はすべてのロボットの個々の利得の和である。目標は,確率変数の実現の指定された確率に関係なく達成できる最大利得を持つ割当を見つけることである。この問題は機会制約組合せ最適化問題として定式化できる。機会制約は常に満たされることを保証するこの機会制約最適化問題を解くための新しい決定論的技術を開発した。経済学文献からのリスク回避の概念を採用して,リスク回避タスク割当問題,決定論的整数最適化問題を定式化した。リスク回避パラメータに一次元探索を用いたリスク回避タスク割当問題を反復して解くことにより,著者らは,不確実なペイオフを伴う線形割当問題の機会制約最適化定式化のための解を見つけることを証明した。は,筆者らのアプローチを実証し,またこの方法を比較する既存の手法にランダムに生成されたデータのシミュレーション結果を提供した。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： 組合せ最適化問題 ,  利得 ,  ロボット ,  割当問題 ,  定式化 ,  不確実性 ,  最適化 ,  制約付最適化問題 ,  マルチロボット ,  *アルゴリズム ,  シミュレーション
準シソーラス用語： リスク回避 ,  確率変数 ,  タスク割当 ,  *機会制約 , 【Automatic Indexing@JST】

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 (4件)： 機会制約 ,  線形 ,  割当 ,  アルゴリズム