粒子群最適化と可視度グラフを用いた自律表面車両エネルギー効率と報酬ベース経路計画【JST・京大機械翻訳】

Krell Evan; Krell Evan; King Scott A.; King Scott A.; Garcia Carrillo Luis Rodolfo

文献

J-GLOBAL ID：202202235926798975 整理番号：22A1114045

粒子群最適化と可視度グラフを用いた自律表面車両エネルギー効率と報酬ベース経路計画【JST・京大機械翻訳】

Autonomous Surface Vehicle energy-efficient and reward-based path planning using Particle Swarm Optimization and Visibility Graphs

出版者サイト複写サービスで全文入手 {{ this.onShowCLink("http://jdream3.com/copy/?sid=JGLOBAL&noSystem=1&documentNoArray=22A1114045&COPY=1") }}
高度な検索・分析はJDreamⅢで {{ this.onShowJLink("http://jdream3.com/lp/jglobal/index.html?docNo=22A1114045&from=J-GLOBAL&jstjournalNo=A0775B") }}

著者 (5件)： , , , ,
資料名：
巻： 122 ページ： Null 発行年： 2022年
JST資料番号： A0775B ISSN： 0141-1187 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)

自律表面車両は,複雑な海岸線と水流のような時空間環境力の間でナビゲートする経路計画を必要とする。経路計画を実行し,水電流予測に基づく目標目的地へのエネルギー効率の良い経路を生成した。Dijkstraの最短第1次のような決定論的アルゴリズムは最適解を生成することができるが,探索空間のサイズで指数的にスケールする。沿岸ナビゲーションにおいて,複雑な海岸線と力は,古典的計画アルゴリズムが実質的な時間を必要とするような高分解能探索空間を必要とする。粒子スウォーム最適化(PSO)のようなメタヒューリスティックアルゴリズムは,計算を実質的に低減するために保証された最適性を保証する。しかし,局所最適への早熟収束のリスクがある。近最適解を信頼性良く生産するためにPSOスラグリングを示した後,PSO解母集団を初期化するためにVisibility Graph(VG)を用いた。これは,Dijkstraと競合する解を確実に達成するためのPSOの能力を大幅に改善することを示した。また,日和見報酬ベース計画の概念を導入し,PSOをこの計画問題に適用した。船舶が目標目的地に航行するならば,著者らは,ミッションの科学的リターンを増加するために,近くのサンプリング機会の利点を取り入れることを提案した。PSOを用いて経路効率と報酬のバランスをとる経路を最適化した。探索空間にわたる報酬値の複雑な割当てを用いて,PSOが局所最適に縮退するのに多くの機会がある。さらに,著者らは,VGを用いてPSO母集団を初期化し,著者らは,報酬と効率の両方を改善しながら,解一貫性の増加を実証した。VGを用いて初期PSO母集団を生成し,組合せが2つの複雑な海洋経路計画問題のための経路を効率的に計画することを示した。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

, , , , , , , , , , ,
, , , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： , , , ,

波浪,潮流 , 海中施設

, , , , , ,

前のページに戻る