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J-GLOBAL ID：201802253335507243   整理番号：18A0339617

群ロボット探索と救助:新しい人工知能にヒントを得た最適化手法【Powered by NICT】

Swarm robotics search & rescue: A novel artificial intelligence-inspired optimization approach

著者 (3件)： Bakhshipour M. (Dept. of Electrical Engineering, Faculty of Engineering, University of Lorestan, Khorramabad, Iran) ,  Jabbari Ghadi M. (Dept. of Electrical Engineering, Faculty of Engineering, University of Guilan, Rasht, Iran) ,  Namdari F. (Dept. of Electrical Engineering, Faculty of Engineering, University of Lorestan, Khorramabad, Iran)
資料名： Applied Soft Computing  (Applied Soft Computing)
巻： 57  ページ： 708-726  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2175A  ISSN： 1568-4946  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文では,新しい発見的アルゴリズムは連続非線形最適化問題を解決するために提案する。提示したアルゴリズムは,配位したロボットのスウォーム人工知能にヒントを得た集団大域的探索である。移動ロボット群による協調的認識とセンシングは群ロボット探索と救助(SRSR)の開発のための基本的な着想した。群ロボットは,ほとんど均一な簡単な物理的ロボットの数から成るマルチロボットシステムを調整する目的でアプローチである。究極の目的は,環境と自律ロボットの相互作用あるいは相互間の相互作用からの適格協調行動が現れることである。このアルゴリズムでは,SRSR用語の初期解を表すロボットを災害現場での捜索および救助ミッションにおける被害者を検出するための環境の意味を持っている。実際では,被害者の位置では,SRSRアルゴリズムにおける大域最良解決策に関連づけられている。群の中で最も順位を持つ個体はマスタと残りのロボットはスレーブの役割を果たすであろうと呼ばれている。しかし,このリーダシップとマスタ位置は,1台のロボットミッション中からもう1つのパターンへ移行することができた。環境を感知するためのスレーブロボットの能力を伴うマスターロボットの監視を,この協調的探索により,群発地震が被災者の位置と続いて成功したミッションを迅速に検出する事を支援する。提案したアルゴリズムの有効性と最適性を検証するために,いくつかの実サイズ例において,いくつかの標準的ベンチマーク関数および実際的電力系統問題に適用した。最後に,シミュレーション結果は,幾つかの良く知られたアルゴリズムの結果と比較した。結果の比較は,品質の解と収束速度の点で提示したアルゴリズムの優位性を実証した。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： 電力系統 ,  *ロボット ,  移動ロボット ,  シミュレーション ,  アルゴリズム ,  *救助 ,  *最適化手法 ,  *マルチロボット ,  相互作用 ,  自律ロボット ,  ベンチマーク ,  品質 ,  *人工知能 ,  スウォーム
準シソーラス用語： 協調行動 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： 群ロボット ,  進化的アルゴリズム ,  非線形最適化

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 (6件)： 群ロボット ,  探索 ,  救助 ,  人工知能 ,  ヒント ,  最適化手法