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J-GLOBAL ID:201802280651081236   整理番号:18A2092382

追跡問題を解く複数のセンサ付き粒子群オプティマイザの使用

Use of Multiple Particle Swarm Optimizers with Sensors on Solving Tracking Problems
著者 (1件):
資料名:
巻: 118  号: 80(NC2018 5-12)(Web)  ページ: 9-14 (WEB ONLY)  発行年: 2018年06月06日 
JST資料番号: S0532B  ISSN: 0913-5685  資料種別: 会議録 (C)
記事区分: 原著論文  発行国: 日本 (JPN)  言語: 日本語 (JA)
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本稿では,より追跡性能を高めるために,複数のセンサ付き粒子群オプティマイザ,即ち,Multiple Particle Swarm Optimizers with Sensors(MPSOS),Multiple Particle Swarm Optimizers with Inertia Weight with Sensors(MPSOIWS)とMultiple Canonical Particle Swarm Optimizers with Sensors(MCPSOS)を構築し,実現することを提案する。これにより,得られる探索情報とセンサ情報及び最良解決定を生かして,速やかに移動目標を追跡することができる。計算機実験において,センサの設定パラメータ(個数,感知距離)を変化させて,一式のベンチマークである定速I型,変速II型と変速III型の追跡問題を解く際の探索方法MPSOIWSとMCPSOSの探索特徴を調べる。実験結果の分析により,探索方法MPSOIWSとMCPSOSの探索性能及び追跡能力などを明らかにする。(著者抄録)
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分類 (1件):
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電子航法一般 
引用文献 (12件):
  • M. Clerc and J. Kennedy, “The particle swarm-explosion, stability, and convergence in a multidimensional complex space,” IEEE Transactions on Evolutionary Computation, vol.6, no.1, pp.58-73, 2000.
  • M. Clerc, Particle Swarm Optimization, Hermes Science Pubns, UK, 2006.
  • X. Cui and T.E. Potok, “Distributed Adaptive Particle Swarm Optimizer in Dynamic Environment,” IEEE International Parallel and Distributed Processing Symposium, pp.1-7, Long Beach, CA, 2007.
  • R.C. Eberhart and Y. Shi, “Comparing inertia weights and constriction factors in particle swarm optimization,” Proceedings of the 2000 IEEE Congress on Evolutionary Computation, vol.1, pp.84-88, San Diego, CA, 2000.
  • N. Gallego, A. Mocholi, M. Menendez and R. Barrales “Traffic Monitoring: Improving Road Safety Using a Laser Scanner Sensor,” Proceedings of Electronics, Robotic and Automotive Mechanics Conference (CERMA ’09) Computations, pp.281-286, Cuemavaca Morelos, Mexico, 2009.
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