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J-GLOBAL ID：202102258445486619   整理番号：21A2982084

Levy飛行戦略と改良型粒子群最適化アルゴリズムに基づく三次元UAVの経路計画に関する研究【JST・京大機械翻訳】

Research on Path planning of Three-Dimensional UAV Based on Levy Flight Strategy and Improved Particle Swarm Optimization Algorithm

著者 (2件)： Guopeng (Hohai University,College of The IOT Engineering,Changzhou,China) ,  Jiangbing (Wanjiang University of Technology)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： ICISCE  ページ： 1199-1203  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： オリジナルのパーティクルスウォーム最適化(PSO)は進化の初期段階において不十分な個体群多様性を持ち,多次元空間における局所極小と貧弱な大域的探索能力に陥ることが容易である。本論文において,改良学習因子による粒子群最適化アルゴリズムを提案して,それをLevy飛行戦略と組み合わせた。Levy飛行戦略のランダムウォーク特性を用いて,個体群多様性を増加させ,局所最適値からジャンプした。三次元宇宙UAVの経路計画の研究。最初に,三次元空間地形をモデル化して,種々の拘束モデルを確立した。第2に,生成した経路を滑らかにした。改良アルゴリズムは,パーティクルスウォーム最適化アルゴリズムのグローバル最適化能力と精度を著しく改良して,局所的最適化への落下を避けて,スムーズで効果的経路を首尾よく得た。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 ,  学習 ,  酔歩 ,  *飛翔 ,  個体群 ,  宇宙空間 ,  高次元 ,  *三次元 ,  *経路探索
準シソーラス用語： 大域的最適化 ,  *粒子群最適化 ,  最適値 ,  三次元空間 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (6件)： 飛行 ,  戦略 ,  粒子群最適化アルゴリズム ,  UAV ,  経路計画 ,  研究