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J-GLOBAL ID：202002273668382544   整理番号：20A2259179

メモリ効率の良いマルチエージェントRRT*に基づく協調経路探索【JST・京大機械翻訳】

Cooperative Pathfinding Based on Memory-Efficient Multi-Agent RRT*

著者 (2件)： Jiang Jinmingwu (College of Computer Science, Chongqing University, Chongqing, China) ,  Wu Kaigui (College of Computer Science, Chongqing University, Chongqing, China)
資料名： IEEE Access  (IEEE Access)
巻： 8  ページ： 168743-168750  発行年： 2020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)

抄録/ポイント： 協調経路発見問題において,それらの開始位置からそれらの目的地へのいくつかのエージェントをもたらす非コンフリクトパスを計画する必要がある。この問題はマルチエージェントRRT*(MA-RRT*)アルゴリズムによって効率的に解決することができ,それは結合方法の分野でまだ最先端である。しかし,RRT*のツリーにおけるノードの数が,経路が最適化されるので,制限メモリを持つシステムにおいて,このアルゴリズムの実装は妨げられる。本論文は,マルチエージェントRRT*固定Node(MA-RRT*FN)と呼ばれるMA-RRT*の改良版を提案して,それは,目標に達しない経路上の弱いノードを除去することによって,RRT*のツリーに保存されるノードの数を制限する。その結果,MA-RRT*FNはスケーラビリティと解品質に関してMA-RRT*に近いが,必要なメモリははるかに低く固定されていることを示した。Copyright 2020 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】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  *記憶装置 ,  最適化 ,  *エージェント ,  *経路探索
準シソーラス用語： メモリ効率 ,  *マルチエージェント ,  経路発見 ,  目的地 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 無線通信一般  (ND08010L) ,  移動通信  (ND08030H) ,  計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (4件)： メモリ効率 ,  マルチエージェント ,  協調 ,  経路探索