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J-GLOBAL ID：202102217126301278   整理番号：21A0069887

移動ロボットシミュレーション環境の境界追従への応用を有する多目的振動ベース粒子群最適化ファジィコントローラ【JST・京大機械翻訳】

Multi-Objective Vibration-Based Particle-Swarm-Optimized Fuzzy Controller With Application to Boundary-Following of Mobile-Robot Simulation Environment

著者 (4件)： Ou Liang (University of Technology,Centre for Artificial Intelligence, FEIT,Sydney,Australia) ,  Zeng Guanhua (University of Technology,Centre for Artificial Intelligence, FEIT,Sydney,Australia) ,  Chang Yu-Cheng (University of Technology,Centre for Artificial Intelligence, FEIT,Sydney,Australia) ,  Lin Chin-Teng (University of Technology,Centre for Artificial Intelligence, FEIT,Sydney,Australia)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： SMC  ページ： 1893-1898  発行年： 2020年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
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： 本論文は,ロボット制御を達成するためにファジィコントローラ(FC)を訓練するために,探索能力と収束性能を強化した多目的振動ベースの粒子-スウォーム最適化(MO-VBPSO)アルゴリズムを提示した。MO-VBPSOは,FCのMO-PSOs検索最適パラメータのためのリーダを割当てる基準点ベースリーダ選択スキーマを適用する。そのうえ,MO-VBPSOフレームワークは,局所極小課題を解決するための探査能力を強化するために,振動因子によって統合され,それは,Fireworkアルゴリズム(FWA)の振幅によって触発された。MO-VBPSOの評価は,シミュレーション環境における移動ロボットの訓練にそれを適用することにより,振動因子の効果に焦点を合わせる。評価結果を,探査能力,収束性能,および性能安定性に関して議論した。実験結果は,提案したMO-VBPSOがロボット訓練の性能を著しく上げることを明らかにした。Copyright 2021 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 ,  *最適化 ,  *シミュレーション ,  *ロボット ,  基準点 ,  スウォーム ,  *移動ロボット ,  ファジィコントローラ
準シソーラス用語： *粒子群最適化 ,  ロボット制御 ,  最適パラメータ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (7件)： 移動ロボット ,  シミュレーション ,  環境 ,  境界 ,  応用 ,  粒子群最適化 ,  ファジィコントローラ