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J-GLOBAL ID：202202244997091200   整理番号：22A1041060

バイオニック運動無人システムのための効率的な知的意思決定法【JST・京大機械翻訳】

An efficient intelligent decision method for bionic motion unmanned system

著者 (5件)： Chen Haipeng (School of Astronautics, Northwestern Polytechnical University, Xi’an, China) ,  Fu Wenxing (School of Astronautics, Northwestern Polytechnical University, Xi’an, China) ,  Feng Yuze (School of Mechanical Engineering, Northwestern Polytechnical University, Xi’an, China) ,  Long Jia (Unmanned System Research Institute, Northwestern Polytechnical University, Xi’an, China) ,  Chen Kang (School of Astronautics, Northwestern Polytechnical University, Xi’an, China)
資料名： Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers. Part I. Journal of Systems and Control Engineering  (Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers. Part I. Journal of Systems and Control Engineering)
巻： 236  号： 4  ページ： 683-695  発行年： 2022年 
JST資料番号： W1571A  ISSN： 0959-6518  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文では, wの狩猟過程中の形成変化をシミュレートするための生物工学的運動無人システムのための効率的な知的決定法を提案した。経路計画は,形成変化を実現するための無人システムの燃焼研究焦点であり,いくつかの伝統的技術を設計して,それを解決する。進化的アルゴリズムに基づく知的決定は,有名な経路計画アプローチの1つである。しかし,時間消費は,無人システムの知的決定における問題である。時間消費問題を解決するために,著者らは,多目的最適化として多目的最適化を単純化し,それは,伝統的方法における多重巡回セールスマン問題と見なした。そのうえ,著者らは知的決定問題を解決するために進化的アルゴリズムの代わりに改良遺伝的アルゴリズムを提示する。無人システムの知的決定が解決されるので,生物工学的運動制御,特にシステムが移動するときの衝突回避を保証すべきである。従って,複雑な非線形動力学の新しい無人システム生物工学的運動制御を計画した。制御方式は,システム運動のプロセスにおける衝突を効果的に避けることができた。シミュレーション結果は,提案した簡素化,改良遺伝的アルゴリズム,および生物工学的運動制御法が安定かつ有効であることを示した。Copyright IMechE 2021 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 最適化 ,  シミュレーション ,  *意思決定 ,  簡素化 ,  決定問題 ,  巡回セールスマン問題 ,  制御方式 ,  多重化 ,  非線形力学 ,  狩猟 ,  遺伝的アルゴリズム ,  衝突回避 ,  運動制御 ,  経路探索
準シソーラス用語： 進化的アルゴリズム ,  多目的最適化 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 知的意思決定 ,  バイオニック運動無人システム ,  遺伝的アルゴリズム ,  衝突を避ける ,  経路計画

分類 (2件)： システム設計・解析  (IA02030D) ,  システム最適化手法  (IA02050Z)

タイトルに関連する用語 (3件)： 運動 ,  無人システム ,  意思決定