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J-GLOBAL ID：202002250155461104   整理番号：20A1794597

進化的ニューラルネットワークを用いたロボット経路計画【JST・京大機械翻訳】

Robotic path planning using evolutionary neural network

著者 (3件)： Immanuel Johanes (Univ. Multimedia Nusantara (Indonesia)) ,  Suryadibrata Alethea (Univ. Multimedia Nusantara (Indonesia)) ,  Young Julio Christian (Univ. Multimedia Nusantara (Indonesia))
資料名： Proceedings of SPIE  (Proceedings of SPIE)
巻： 11515  ページ： 115151W-6  発行年： 2020年 
JST資料番号： D0943A  ISSN： 0277-786X  CODEN： PSISDG  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 短報  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 経路計画は移動ロボットにおけるよく知られた問題である。ロボットは出発点から destination先点まで移動し,障害物を避ける必要がある。与えられた環境においていくつかの目的地に達することができるエージェントを生成するために,そのようなエージェントは,そのセンサによって得る情報の収集と環境に自由にローミングを処理するためのいくつかの能力を必要とする。本論文では,進化ニューラルネットワーク(ENN)アルゴリズムを用いて,3D環境における局所経路計画問題を解くためのモバイルエージェントを設計した。ENNは進化アルゴリズム(EA)とニューラルネットワークアルゴリズムを結合した。EA部品の遺伝的アルゴリズム(GA)を選択し,ニューラルネットワーク部分のための簡単なフィードフォワードニューラルネットワークを設計した。局所経路計画問題において最良に働くどのようなENN構成値も評価する。実験結果は,母集団サイズが50であるとき,最も低い反復率が1つの隠れ層と50の隠れノードで1.8であることを示した。COPYRIGHT SPIE. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  *ロボット ,  *ニューラルネットワーク ,  センサ ,  三次元 ,  移動ロボット ,  エージェント ,  遺伝的アルゴリズム ,  *経路探索
準シソーラス用語： 進化的アルゴリズム ,  ローミング ,  隠れ層 ,  フィードフォワードニューラルネットワーク ,  再現率 ,  目的地 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： ロボットの運動・制御  (IC04012J) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (3件)： 進化的ニューラルネットワーク ,  ロボット ,  経路計画