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J-GLOBAL ID：201802238408960980   整理番号：18A0183997

分析ターゲットカスケーディングを用いた経路最適化

Trajectory Optimization Using Analytical Target Cascading

著者 (4件)： LI Xiang (Beijing Inst. of Technol., Beijing, CHN) ,  WANG Xiaonpeng (Shanghai Electro-Mechanical Engineering Inst., Shanghai, CHN) ,  ZHANG Houjun (Beijing System Design Inst. of Electro-Mechanic Engineering, Beijing, CHN) ,  GUO Yuheng (Beijing Inst. of Technol., Beijing, CHN)
資料名： Journal of Mechanical Design  (Journal of Mechanical Design)
巻： 139  号： 12  ページ： 124501.1-124501.5  発行年： 2017年12月 
JST資料番号： H0960A  ISSN： 1050-0472  CODEN： JMDEDB  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： エンジニアリングの最適化には,製品最適化と経路最適化がある。前者は最適な製品を実現することで,一般に非線形計画(NLP)問題である。一方,後者は既存の製品を最適な方法で操作することで,設計変数(制御変数)が未知関数を含む機能的空間問題である。既存の最適化アルゴリズムはすべてNLP用で,実用的な解決には経路最適化をNLPに変換する必要がある。変換されたNLPは,多数の設計変数及び制約を伴う大規模問題である。本論文では,経路最適化をNLP問題に変換するために直接コロケーション法(選点法)利用し,経路設計から変換した大規模NLPに分解戦略を適用した。分解の代表的方法として,コラボレーション最適化(CO)及び分析ターゲットカスケーディング(ATC)がある。経路最適化から変換したNLP問題は,ATCの分解戦略に適した疎な関数依存性表行列の大規模問題である。本研究では,ATCを用いた経路最適化について検討し,経路最適化問題でのATCの効果を3つの数値的ケーススタディで示した。

シソーラス用語： *最適化 ,  *非線形計画法 ,  パラメータ ,  変数 ,  選点法 ,  分解 ,  アルゴリズム ,  関数従属
準シソーラス用語： コロケーション法 ,  関数依存性 ,  *経路最適化 ,  最適化アルゴリズム ,  設計変数 ,  *大規模最適化 ,  *非線形計画

分類 (2件)： 数値計算  (JE02000J) ,  数理計画法  (KA03030M)

タイトルに関連する用語 (2件)： 分析 ,  経路最適化