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J-GLOBAL ID：202002292073285728   整理番号：20A0617480

大量分光調査のための最適目標割当【JST・京大機械翻訳】

Optimal target assignment for massive spectroscopic surveys

著者 (3件)： Macktoobian M. (School of Engineering, Swiss Federal Institute of Technology in Lausanne (EPFL), 1015 Lausanne, Switzerland) ,  Gillet D. (School of Engineering, Swiss Federal Institute of Technology in Lausanne (EPFL), 1015 Lausanne, Switzerland) ,  Kneib J.-P. (School of Basic Sciences, Swiss Federal Institute of Technology in Lausanne (EPFL), 1015 Lausanne, Switzerland)
資料名： Astronomy and Computing  (Astronomy and Computing)
巻： 30  ページ： Null  発行年： 2020年 
JST資料番号： W3296A  ISSN： 2213-1337  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： ロボット工学は,最近,ロボットファイバーポジショナを用いて観測可能な宇宙の地図を自動的に得るために,宇宙論的分光学に貢献した。この目的のために,特定の観測に関連した目標に各ロボットの繊維ポジショナを割り当てるために,割当アルゴリズムが必要である。割当プロセスは,それらの割り当てられた目標に達するために,ロボットの繊維ポジショナの協調に直接影響を及ぼす。本論文では,ロボット繊維ポジショナ間の衝突シナリオの最小値を伴う最速協調を同時に提供する最適目標割当方式を確立した。特に,目標割当プロセスの過程において,引用された要件の両方を最小化することによるコスト関数を提案した。適用したシミュレーションは,著者らの最適手法を用いて収束速度の改善を示した。このアルゴリズムは完全な観測の場合に二次時間で解をスケールすることを示した。さらに,収束時間と衝突シナリオの割合も,監視とハイブリッド協調戦略の両方で減少した。Copyright 2020 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 最適化 ,  アルゴリズム ,  費用関数 ,  *ロボット ,  宇宙空間 ,  宇宙論 ,  最適化手法
準シソーラス用語： 収束速度 ,  ロボット工学 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 天文学的計装 ,  分光学的調査 ,  ターゲット割当 ,  最適化

分類 (1件)： 専用演算制御装置  (JC04030Y)

タイトルに関連する用語 (4件)： 分光 ,  調査 ,  目標 ,  割当