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J-GLOBAL ID：202002235069810890   整理番号：20A2594384

改良花火アルゴリズムに基づく多目的マルチロボットタスク割当【JST・京大機械翻訳】

Multi-objective Multi-robot Mission Planning Based on Improved Fireworks Algorithm

著者 (4件)： Zhang Tao (天津大学電气自動化与信息工程学院,天津300072) ,  Liu Tianwei (天津大学電气自動化与信息工程学院,天津300072) ,  Li Fuzhang (天津大学電气自動化与信息工程学院,天津300072) ,  Hu Mengyang (天津大学電气自動化与信息工程学院,天津300072)
資料名： Xinhao Chuli  (Xinhao Chuli)
巻： 36  号： 8  ページ： 1243-1252  発行年： 2020年 
JST資料番号： C2154A  ISSN： 1003-0530  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： マルチロボットタスク計画は,マルチロボットシステムの研究における主要な問題のひとつであり,マルチロボットタスク計画は,マルチロボットシステムの複数の指標を同時に最適化する。近年,発見的アルゴリズムは,多目的問題を解くために,ますます多用されている。本論文では,改良花火アルゴリズムに基づく多目的マルチロボットタスク割当法を提案し,そして,多目的解の規則化方法および選択方策を,詳細に議論した。この方法の性能を検証するため,7つの実例を実験し,他の4つの多目的アルゴリズム,Non-dominatedSortingGeneticAlgorithmII(NSGA-II)と比較した。StrengthParetoEvolutionaryAlgorithm2(SPEA2)。ParetoEnvelope-basedSelectionAlgorithm(PESA)と改良StrengthParetoGeneticAlgorithm2(SPGA2)をS-metric指標で比較した。実験結果は,解集合品質と解集合被覆度において,改良花火アルゴリズムに基づく多目的マルチロボットタスク割当方式が明白な利点を有することを示した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *アルゴリズム ,  最適化 ,  被覆率 ,  *マルチロボット
準シソーラス用語： 花火 ,  *タスク割当 ,  発見的アルゴリズム , 【Automatic Indexing@JST】

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

タイトルに関連する用語 (5件)： 花火 ,  アルゴリズム ,  多目的 ,  マルチロボット ,  タスク割当