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J-GLOBAL ID：202202251407727041   整理番号：22A0979700

改良アリコロニーアルゴリズムに基づく移動ロボットの経路計画に関する研究【JST・京大機械翻訳】

Research on Path Planning of Mobile Robot Based on Improved Ant Colony Algorithm

著者 (2件)： Zhang Yi (Chongqing University of Posts and Telecommunications,College of Advanced Manufacturing Engineering,Chongqing,China) ,  Pang Dashuai (Chongqing University of Posts and Telecommunications,College of Advanced Manufacturing Engineering,Chongqing,China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2022  号： ITOEC  ページ： 558-563  発行年： 2022年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
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,経路計画研究において,従来のアリコロニーアルゴリズムが遅い収束に悩まされ,局所最適解に容易にトラップされるという問題に取り組んだ。したがって,本論文は,より少ない反復で最適経路を見つけることができる改良アリコロニーアルゴリズムを提案した。象限識別のアイデアに基づくフェロモン初期分布戦略を提案して,フェロモンを差別的に分散させ,その結果,アルゴリズム探索の初期段階におけるフェロモンの配向を改善した。発見的関数は,目標ノードへの次のノード間の距離と,経路が局所経路の影響を増すために通過するグリッドの数を導入することによって改善される。フェロモン濃度適応更新戦略を提案し,動的フェロモン揮発性因子を導入し,フェロモン濃度を制御範囲で変化させた。実験は,同じ環境の下で,本論文における改良アルゴリズムが,従来のアリコロニーアルゴリズムおよび文献[6]におけるアルゴリズムと比較して,それぞれ,11.80%と7.15%の経路長さと,55.86%と38.82%の収束反復の数を減らすことを証明した。改良型アルゴリズムは収束速度と経路長に関して他の2つのアルゴリズムより著しく優れていて,それは効果的に最適経路長さとロボットの反復回数を短くして,ある実現可能性を持っている。Copyright 2022 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. 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 ,  *ロボット ,  最適航路 ,  フェロモン ,  性因子 ,  *移動ロボット ,  *経路探索
準シソーラス用語： 収束速度 ,  *アントアルゴリズム ,  局所最適解 ,  経路長 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (4件)： アリコロニーアルゴリズム ,  ロボット ,  経路計画 ,  研究