制約付き最適化問題としてエンドエフェクタを設計するためのハイブリッドメタヒューリスティクス【JST・京大機械翻訳】

Vega-Alvarado Eduardo; Portilla-Flores Edgar Alfredo; Calva-Yanez Maria Barbara; Sepulveda-Cervantes Gabriel; Aponte-Rodriguez Jorge Alexander; Santiago-Valentin Eric; Rueda-Melendez Jose Marco Antonio

文献

J-GLOBAL ID：201902240516155604 整理番号：19A0516537

制約付き最適化問題としてエンドエフェクタを設計するためのハイブリッドメタヒューリスティクス【JST・京大機械翻訳】

Hybrid Metaheuristic for Designing an End Effector as a Constrained Optimization Problem

出版者サイト複写サービスで全文入手 {{ this.onShowCLink("http://jdream3.com/copy/?sid=JGLOBAL&noSystem=1&documentNoArray=19A0516537&COPY=1") }}
高度な検索・分析はJDreamⅢで {{ this.onShowJLink("http://jdream3.com/lp/jglobal/index.html?docNo=19A0516537&from=J-GLOBAL&jstjournalNo=W2422A") }}

著者 (7件)： , , , , , ,
資料名：
巻： 5 ページ： 6002-6014 発行年： 2017年
JST資料番号： W2422A ISSN： 2169-3536 資料種別：逐次刊行物 (A)
記事区分：原著論文発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

最近の文献において調査されたハイブリッドメタヒューリスティックスは,大域的探索メタヒューリスティックを,次に確率論的または決定論的になり得る精密化のためのアルゴリズムと組み合わせる最適化手法である。最初に,それらは組合せ最適化に適用されたが,今日では,広い範囲の数値問題に対するハイブリッドアルゴリズムがある。すなわち,静的または動的,単一または多目的,制約のない,または制約されている。本論文では,2指グリッパに対するモデルを用いて,制約付き最適化問題として提示されたエンドエフェクタの合成のための事例研究において,ハイブリッド法,MemMABCの新しい応用をツールとして適用した。本研究の目的は,特に数値的最適化の困難な問題を解くための代替法として,ハイブリッドメタヒューリスティックスの能力を示すことである。メモリMABCは,大域探索のための修正人工ハチコロニーアルゴリズム(MABC)と局所探索器としてのランダムウォークのバージョンを用いて,ε制約方式による設計制約を扱うために適用されるメメティックアルゴリズムである。グリッパは多種多様なロボットで使用されるエンドエフェクタであり,ハード最適化問題の良い例である。結果のシミュレーションにより,計算した機構の開口範囲に沿った把持力の正確な制御を示した。これは,MemMABCが実世界のエンジニアリング事例に対する品質解を生成できることを示唆している。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】

, , , , , , , , , ,
, , , , 【Automatic Indexing@JST】

信号理論 , 計算機網 , 図形・画像処理一般

, , ,

前のページに戻る