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J-GLOBAL ID：201802262214868055   整理番号：18A1623656

改良型ACOアルゴリズムに基づくマルチロボット臭気源位置決めに関する研究【JST・京大機械翻訳】

Research on Improved ACO Algorithm-Based Multi-Robot Odor Source Localization

著者 (5件)： Che HongLei (China Academy of Safety Science and Technology, Beijing Key Laboratory of Metro Fire and Passenger Transportation Safety, Chao Yang District, Beijing, China) ,  Shi Congling (China Academy of Safety Science and Technology, Beijing Key Laboratory of Metro Fire and Passenger Transportation Safety, Chao Yang District, Beijing, China) ,  Xu Xuan (China Academy of Safety Science and Technology, Beijing Key Laboratory of Metro Fire and Passenger Transportation Safety, Chao Yang District, Beijing, China) ,  Li Jian (China Academy of Safety Science and Technology, Beijing Key Laboratory of Metro Fire and Passenger Transportation Safety, Chao Yang District, Beijing, China) ,  Wu Binbin (China Academy of Safety Science and Technology, Beijing Key Laboratory of Metro Fire and Passenger Transportation Safety, Chao Yang District, Beijing, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： ICRAS  ページ： 1-5  発行年： 2018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： マルチロボット臭気源位置確認の問題を扱うために,本論文は,風上探索戦略と結合した改良アリコロニーアルゴリズム最適化(ACO)アルゴリズムを提案した。実際のマルチロボット探索プロセスにおいて,より高いフェロモン値をもつロボット群を風上探索に用い,一方,より低いフェロモン値をもつロボット群を,改良ACOアルゴリズムを用いて探索するために用いた。改良ACOアルゴリズムは,関連ノード点(グリッド)におけるフェロモン値としてロボットによって測定された臭気濃度を使用して,臭気プルーム伝達に及ぼす時変風場影響をグローバルフェロモン更新において考慮して,ロボットはグローバルフェロモン分布マップを共有した。これは,このアルゴリズムがロバスト性を与えることにより生成された環境モデルにおいて行われたシミュレーション実験から見ることができる。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： シミュレーション ,  *マルチロボット ,  *ロボット ,  ロバスト性 ,  プルーム ,  *アルゴリズム ,  *位置決め ,  *臭気源 ,  風の場 ,  最適化 ,  フェロモン ,  環境モデル
準シソーラス用語： アントアルゴリズム ,  探索戦略 ,  風上 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (6件)： ACO ,  アルゴリズム ,  マルチ ,  ロボット ,  臭気源 ,  研究