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J-GLOBAL ID：202102232019530644   整理番号：21A3171685

天井クレーンをモデル化するためのヘアピンRNA遺伝的アルゴリズムに基づくANFIS【JST・京大機械翻訳】

Hairpin RNA genetic algorithm based ANFIS for modeling overhead cranes

著者 (2件)： Zhu Xiaohua (College of Physics and Information Engineering, Minnan Normal University, Zhangzhou 363000, Fujian, PR China) ,  Wang Ning (State Key Laboratory of Industrial Control Technology, Institute of Cyber-systems and Control, Zhejiang University, Hangzhou 310027, Zhejiang, PR China)
資料名： Mechanical Systems and Signal Processing  (Mechanical Systems and Signal Processing)
巻： 165  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： T0514A  ISSN： 0888-3270  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： 正確な数学モデルを得ることは,オーバヘッドクレーン制御システムを設計する重要な主題である。しかし,その非線形性と複雑性特性のため,既存のモデルと物理システムの間にはいくつかの偏差がある。この事実により,高精度モデルを得るために適応ネットワークベースファジィ推論システム(ANFIS)モデリング法を提案した。ANFISモデリングにおける課題の一つは,前提とその結果としてのパラメータを効果的に最適化する方法である。この問題を解決するために,ヘアピン遺伝子オペレータ(hRNA-GA)によるRNA遺伝的アルゴリズムを提案した。hRNA-GAにおいて,RNA分子におけるヘアピン構造によって触発されて,著者らはヘアピン交差オペレータとヘアピン突然変異オペレータを設計して,個体群多様性を維持して,早熟収束を避けた。数値実験をいくつかのベンチマーク関数で行った。結果は,hRNA-GAが溶液の品質と安定性に関してより良い探索能力を有することを示した。最後に,hRNA-GAを適用して,実際のオーバーヘッドクレーンシステムをモデル化するためのANFISの最適パラメータを見出し,満足な結果を得た。Copyright 2021 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 ,  オペレータ ,  *天井クレーン ,  数学モデル ,  *RNA【核酸】 ,  遺伝子 ,  突然変異 ,  ヘアピン構造 ,  個体群 ,  ベンチマーク ,  思春期早発症 ,  *遺伝的アルゴリズム
準シソーラス用語： 複雑性 ,  数値実験 ,  最適パラメータ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 適応ネットワークベースファジィ推論システム(ANFIS) ,  ヘアピン交差演算子 ,  ヘアピン変異オペレータ ,  天井クレーンのモデリング ,  RNA遺伝的アルゴリズム

分類 (5件)： 計算理論  (JB02000A) ,  石炭及びコークスの性質,組成,分析,試験  (YE04030T) ,  遺伝子操作  (EC02050B) ,  システム設計・解析  (IA02030D) ,  酵素一般  (EB09010D)

タイトルに関連する用語 (5件)： 天井クレーン ,  モデル化 ,  RNA ,  遺伝的アルゴリズム ,  ANFIS