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J-GLOBAL ID:201902214023687395   整理番号:19A1939301

O(Nlogn)におけるMLATを用いたTS軌道の計画【JST・京大機械翻訳】

Planning TS Trajectory Using MLAT in $¥mathrm{o}(¥mathrm{n}¥log ¥mathrm{n})$
著者 (2件):
資料名:
巻: 2019  号: RoMoCo  ページ: 223-230  発行年: 2019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)
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マルチレベル適応技術(MLAT)は,様々な分解能を有するレベルで近似的かつ反復的に問題を解決するために使用される技術であり,次に,次の反復のために密接な分解能を有する問題にそれぞれのレベルで対応する解を注入する。MLATは,最初に,メッシュサイズを徐々に変化させた格子を用いて,いわゆるマルチグリッド法を用いて部分微分方程式をうまく解くことに適用した。各格子をいわゆる緩和を用いて別々に処理し,次に,2つの近接レベルにおける格子間のデータを横断(微細から粗格子への注入と粗から微細格子への内挿)した。運動計画において一般的な巡回セールスマン(TS)問題は,Graph理論を用いてMLATによって解決された。頂点は特にグループに分割され,それはより一般的グループに移動し,再びより高いレベルグループに移動する。このグループ化は,収集された最高レベルの要素の数が,それらの容易で高速な操作を可能にするために,あまりにも多くの要素を持たないまで繰り返される。TS問題,すなわちグラフにおけるすべての頂点を横断する最短経路の探索は,グラフを元のグラフにおける奇数頂点を選択することによりグラフを小さな部分グラフに分割することにより,MLATにより近似される。各サブグラフは,同様により小さなサブグラフに分割される。この手順は,十分小さいサブグラフが得られるまで繰り返される。TS問題を得られた粗いサブグラフを用いて解いた。この解を,電流サブグラフ上の緩和により近似解を改善するために,より細かいサブグラフに注入した。粗いグラフから細かいグラフへの注入は,グラフのすべての対とそのサブグラフ上で繰り返される緩和によって追跡される。次に,逆方向を,より細かいグラフからより粗いグラフまで,注入を適用した。緩和はグラフの頂点が横断され,解を改善する反復過程である。より正確な解の機会を増加させるために,アルゴリズムの方向をいわゆるシミュレーテッドアニーリングを用いて非決定論的方法で決定した。MLAT実装は,並列処理につながるマルチ処理を可能にし,それは付加的な利点である。Copyright 2019 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】
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分類 (1件):
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図形・画像処理一般 
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