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J-GLOBAL ID：202102226835451344   整理番号：21A0013547

ロボットスウォームの協調マルチターゲット探索のための探索強化RPSO【JST・京大機械翻訳】

Exploration Enhanced RPSO for Collaborative Multitarget Searching of Robotic Swarms

著者 (4件)： Yang Jian (Department Computer Science and Engineering, Southern University of Science and Technology (SUSTech), Shenzhen 518055, China) ,  Xiong Ruilin (Department Computer Science and Engineering, Southern University of Science and Technology (SUSTech), Shenzhen 518055, China) ,  Xiang Xinhao (Department Computer Science and Engineering, Southern University of Science and Technology (SUSTech), Shenzhen 518055, China) ,  Shi Yuhui (Department Computer Science and Engineering, Southern University of Science and Technology (SUSTech), Shenzhen 518055, China)
資料名： Complexity  (Complexity)
巻： 2020  ページ： Null  発行年： 2020年 
JST資料番号： W2044A  ISSN： 1076-2787  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 粒子群最適化(PSO)は,優れた母集団ベースの最適化アルゴリズムである。一方,そのインスピレーション源と速度更新特性のため,それはまた,スウォームロボットのための共同検索タスクで広く使われている。ロボットスウォーム探索タスクのためのPSOベースモデルの1つはロボットPSO(RPSO)である。それは,標準PSOへの障害物回避のための付加的アイテムを加え,多くの単一ターゲット探索タスクに適用した。しかし,PSOの大域的最適化特性のため,探索空間における特定の位置に収束することは容易であり,さらに探索する能力を失う。マルチターゲット検索の問題に直面したとき,それは非効率的または無効になるかもしれない。本論文では,ロボットスウォームのためのマルチターゲット探索問題のための探索強化ロボットPSO(E2RPSO)法を提案した。提案方法は,追加引力項としてRPSOにおける第三項目を修正する。この項目は,ロボットが衝突を避けるだけでなく,スウォームをガイドし,できるだけ探索されていない領域を探索できる。この操作は,スウォームのタスク特有の(トップダウン)多様性を増加させ,システムがより広い探索領域をカバーし,局所最適に陥ることを避ける。さらに,凝集度および進化速度因子も,提案した方法の慣性重量の決定に含まれ,それは,スウォームの内部(ボトムアップ)多様性を動的に調整した。比較結果は,この方式が探査と開発の間の関係性のバランスをとることができて,それはマルチターゲット検索シナリオに適用する可能性を有することを示した。Copyright 2020 Jian Yang et al. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 凝集 ,  探索問題 ,  *ロボット ,  最適化手法 ,  母集団 ,  *スウォーム ,  障害物回避
準シソーラス用語： 探索空間 ,  大域的最適化 ,  粒子群最適化 ,  ボトムアップ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： ロボットの運動・制御  (IC04012J)

引用文献 (41件)：

• J. Yang, X. Wang, P. Bauer, "Line and V-shape formation based distributed processing for robotic swarms," Sensors, vol. 18, no. 8, pp. 2543, 2018.
• M. Bakhshipour, M. Jabbari Ghadi, F. Namdari, "Swarm robotics search & rescue: a novel artificial intelligence-inspired optimization approach," Applied Soft Computing, vol. 57, pp. 708-726, 2017.
• J. Alonso-Mora, S. Baker, D. Rus, "Multi-robot formation control and object transport in dynamic environments via constrained optimization," The International Journal of Robotics Research, vol. 36, no. 9, pp. 1000-1021, 2017.
• J. Yang, X. Wang, P. Bauer, "Formation forming based low-complexity swarms with distributed processing for decision making and resource allocation," Proceedings of the Control, Automation, Robotics and Vision (ICARCV), 2016 14th International Conference, pp. 1-6, IEEE, Phuket, Thailand, November 2016.
• M. Senanayake, I. Senthooran, J. C. Barca, H. Chung, J. Kamruzzaman, M. Murshed, "Search and tracking algorithms for swarms of robots: a survey," Robotics and Autonomous Systems, vol. 75, pp. 422-434, 2016.

タイトルに関連する用語 (6件)： ロボット ,  スウォーム ,  協調 ,  マルチターゲット ,  探索 ,  強化