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J-GLOBAL ID：202202219463679980   整理番号：22A0577998

不均一な無人航空機のタスク配分のための効率的な多目的アリコロニー最適化【JST・京大機械翻訳】

An efficient multi-objective ant colony optimization for task allocation of heterogeneous unmanned aerial vehicles

著者 (3件)： Chen Lizhi (School of Computer Science and Engineering, South China University of Technology, China) ,  Liu Wei-Li (Guangdong Polytechnic Normal University, Guangzhou, China) ,  Zhong Jinghui (School of Computer Science and Engineering, South China University of Technology, China)
資料名： Journal of Computational Science  (Journal of Computational Science)
巻： 58  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： W3406A  ISSN： 1877-7503  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： 無人機(UAV)は,現代の軍事戦闘における強力なツールになった。戦闘における不均一UAVのタスクを適切に割り当てる方法は,基本的で挑戦的な問題である。本論文では,制約付き多目的最適化問題として,異種UAVの協調タスク割当てを定式化した。定式化された問題を効率的に解決するために,著者らはさらに,新しいフェロモン更新機構と4つの新しく定義された発見的情報を有する多目的アリコロニー最適化(MOACO)アルゴリズムを提案した。異なるスケールと特性によるテストケースに関するシミュレーション結果は,提案方法が収束速度,解法品質と解法多様性に関して,いくつかの最近発表されたアルゴリズムよりよく機能することができることを示した。Copyright 2022 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： アルゴリズム ,  *最適化 ,  シミュレーション ,  速度 ,  フェロモン ,  *無人機 ,  多目的計画法 ,  定式化 ,  制約条件 ,  多様性
準シソーラス用語： 多目的最適化 ,  *アリコロニー最適化 ,  収束速度 ,  タスク割当 ,  テストケース ,  軍事 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 無人航空機 ,  協調的タスク割当 ,  多目的最適化 ,  アリコロニー最適化

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (4件)： 無人航空機 ,  タスク ,  配分 ,  アリコロニー最適化