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J-GLOBAL ID：201802269401203527   整理番号：18A0408468

パーティクルスワーム最適化はマルチエージェントシステムのための協調タスク割当と経路計画【Powered by NICT】

Particle swarm optimization based co-operative task assignment and path planning for multi-agent system

著者 (3件)： Biswas Sumana (School of Engineering & Information Technology, The University of New South Wales at the Defence Force Academy, Canberra, Australia) ,  Anavatti Sreenatha G. (School of Engineering & Information Technology, The University of New South Wales at the Defence Force Academy, Canberra, Australia) ,  Garratt Matthew A. (School of Engineering & Information Technology, The University of New South Wales at the Defence Force Academy, Canberra, Australia)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： SSCI  ページ： 1-6  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,マルチエージェントシステムの協調的経路計画とタスク割当のためのフレームワークを提示した。候補アルゴリズムでは,動的環境,衝突なしで与えられたタスクを実行するための新しい経路をreplanに必要な複数のエージェントを扱うことは困難である。この問題に対処するために,粒子群最適化に基づく経路計画アルゴリズムは所定タスク下で作動するマルチエージェントシステムのための最適経路を見つけるために提案した。提案したフレームワークは,その反応性管理構造そのミッションを充分に満たすに起因する非常に有効であることを示した。シミュレーション結果は,協調経路計画問題を解くための信頼できるロバストな方法であることを示した。Copyright 2018 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： 最適航路 ,  アルゴリズム ,  *経路探索 ,  シミュレーション ,  反応性 ,  *エージェント ,  ロバスト性 ,  *マルチエージェントシステム
準シソーラス用語： 動的環境 ,  *タスク割当 ,  *粒子群最適化 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (5件)： パーティクルスワーム最適化 ,  マルチエージェントシステム ,  協調 ,  タスク割当 ,  経路計画