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J-GLOBAL ID：202202235676735293   整理番号：22A0997579

動的自己決定並列ファジィクラスタ最適化アルゴリズムに基づくイネロボット経路計画【JST・京大機械翻訳】

Path Planning of Rice Robot Based on Dynamic Self-Determination Parallel Fuzzy Clustering Chicken Swarm Optimization Algorithm

著者 (4件)： Yu Xiaolan (重慶城市職業学院,重慶永川 402160) ,  Wan Yun (重慶城市職業学院,重慶永川 402160) ,  Zhu Jingjian (浙江工業大学,浙江杭州 310014) ,  Chen Jingzhao (鄭州大学,河南鄭州 450000)
資料名： Jixie Sheji yu Zhizao  (Jixie Sheji yu Zhizao)
巻： 371  号： 1  ページ： 251-256  発行年： 2022年 
JST資料番号： C3693A  ISSN： 1001-3997  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： イネロボットの経路計画精度を効果的に改善するために,動的自己決定並列ファジィクラスタ最適化アルゴリズムに基づく,イネロボットの経路計画法を提案した。最初に,衝突脅威,経路長および経路平滑度に基づく極座標イネロボットの経路計画モデルを構築し,そして,問題解決次元を縮減し,そして,ロボット経路計画の実現可能性を改善した。次に,動的自己決定並列ファジィクラスタ最適化(DMCSO)アルゴリズムを設計して,このアルゴリズムは,動的自己決定分類数カーネルFCMを用いて,ニワトリ群をクラスタ化し,そして,MPI並列アーキテクチャの下で,共同進化操作を実行し,そして,高次元複雑問題のための最適化性能を改善した。古典的試験関数の比較結果は,DMCSOアルゴリズムが収束精度と演算効率において他のアルゴリズムより優れていることを示した。最後に,経路計画モデルをDMCSOアルゴリズムによって解決して,より良い経路計画方式を得た。シミュレーション結果により,ロボット経路計画は,実行可能で合理的であり,そして,経路長さは,約(15.926.5)%減少し,そして,計算時間は,約(20.344.3)%減少した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *アルゴリズム ,  関数 ,  *最適化 ,  シミュレーション ,  収束 ,  問題解決 ,  *ロボット ,  *最適化手法 ,  精度 ,  演算 ,  クラスタ化 ,  高次元 ,  極座標 ,  平滑度 ,  *経路探索

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (7件)： 自己決定 ,  ファジィ ,  クラスタ ,  最適化アルゴリズム ,  イネ ,  ロボット ,  経路計画