抄録/ポイント:
抄録/ポイント
文献の概要を数百字程度の日本語でまとめたものです。
部分表示の続きは、JDreamⅢ(有料)でご覧頂けます。
J-GLOBALでは書誌(タイトル、著者名等)登載から半年以上経過後に表示されますが、医療系文献の場合はMyJ-GLOBALでのログインが必要です。
並列探索アルゴリズムは,より速い計画を達成するために,現代のプロセッサのマルチスレッド能力を利用する。そのようなアルゴリズムの一つは,状態展開が遅いドメインでより速い計画を達成するために,状態拡張を並列化するPA*SE(低速拡張のためのParallel A*)である。本研究では,状態展開の代わりにエッジ評価を並列化することにより,PA ̄*SEを改善するePA ̄*SE(Edgeベース並列A ̄*)を提案した。これは,エッジ評価が高価であり,計算努力のさまざまな量を必要とするドメインにおいてePA*SEをより効率的にし,それはロボット工学における事例であることが多い。理論的フロントにおいて,ePA*SEが厳密な最適性保証を提供することを示した。さらに,ePA*SEは発見的に拡張して,より早い計画のために最適性をトレードオフする有界準最適アルゴリズムw-ePA*SE(重みづけePA*SE)をもたらす発見的にインフレーション重みを処理できる。実験フロントでは,2つの異なる計画ドメインで提案アルゴリズムを検証した。1)3Dヒューマノイドナビゲーションのための運動計画,2)デュアルアームロボット組立タスクのためのタスクと運動計画。ePA ̄*SEはPA ̄*SEおよび他の代替案よりも著しく効率的であることを示した。ベースラインに沿ったePA*SEのためのオープンソースコードは,ここで利用可能である。【JST・京大機械翻訳】