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J-GLOBAL ID：202202219890133215   整理番号：22A0772083

移動ロボットの経路計画のための新しいハイブリッドアルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

A new hybrid algorithm for path planning of mobile robot

著者 (4件)： Zhang Ting-Wei (Hubei Key Laboratory for High-Efficiency Utilization of Solar Energy and Operation Control of Energy Storage System, School of Electrical and Electronics Engineering, Hubei University of Technology, Wuhan, China) ,  Xu Guang-Hui (Hubei Key Laboratory for High-Efficiency Utilization of Solar Energy and Operation Control of Energy Storage System, School of Electrical and Electronics Engineering, Hubei University of Technology, Wuhan, China) ,  Zhan Xi-Sheng (Mechatronics and Control Engineering, Hubei Normal University, Huangshi, China) ,  Han Tao (Mechatronics and Control Engineering, Hubei Normal University, Huangshi, China)
資料名： Journal of Supercomputing  (Journal of Supercomputing)
巻： 78  号： 3  ページ： 4158-4181  発行年： 2022年 
JST資料番号： T0418A  ISSN： 0920-8542  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： アルゴリズムの選択は移動ロボット経路計画における最も重要な部分である。現在,経路計画のための一般的に使用されるアルゴリズムは,遺伝的アルゴリズム(GA),アリコロニーアルゴリズム(ACA),およびホタルアルゴリズム(FA)である。それらの中で,FAはより典型的である。FAは局所最適解に容易にトラップされる欠点を持つ。この欠点を改善するために,本論文はGAとFAに基づく新しいハイブリッドアルゴリズムを提案した。この新アルゴリズムのコアアイディアは,FAが局所最適解に陥るとき,局所最適火災がグループとみなされ,グループがGAにおける選択,交差,および突然変異操作を受けることである。最後に,最適ホタル個体を遺伝的操作から得る。理論的および実験的結果は,新しいハイブリッドアルゴリズムがFAの精度と性能を改善できることを検証した。経路計画に新しいハイブリッドアルゴリズムを適用することは,経路計画におけるロボットの反応能力と計算力を向上させることができる。Copyright The Author(s), under exclusive licence to Springer Science+Business Media, LLC, part of Springer Nature 2021 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 ,  火災 ,  *ロボット ,  遺伝 ,  突然変異 ,  人工知能 ,  *移動ロボット ,  遺伝的アルゴリズム ,  *経路探索
準シソーラス用語： アントアルゴリズム ,  *ハイブリッドアルゴリズム ,  局所最適解 ,  ホタルアルゴリズム , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： ホタルアルゴリズム ,  遺伝的アルゴリズム ,  移動ロボット ,  経路計画

分類 (2件)： ロボットの運動・制御  (IC04012J) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (3件)： ロボット ,  経路計画 ,  ハイブリッドアルゴリズム