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J-GLOBAL ID：201702229395122682   整理番号：17A0380760

逆運動学のための遺伝的アルゴリズムおよびパーティクルスワーム最適化の効率的なハイブリダイゼーション【Powered by NICT】

An efficient hybridization of Genetic Algorithms and Particle Swarm Optimization for inverse kinematics

著者 (4件)： Starke Sebastian (Dept. of Informatics, University of Hamburg, Germany) ,  Hendrich Norman (Dept. of Informatics, University of Hamburg, Germany) ,  Magg Sven (Dept. of Informatics, University of Hamburg, Germany) ,  Zhang Jianwei (Dept. of Informatics, University of Hamburg, Germany)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： ROBIO  ページ： 1782-1789  発行年： 2016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,任意関節鎖上で効率的に逆運動学問題を解くための新しい生物学にヒントを得たアプローチを提案した。高精度,説得力のある成功率を提供し,継手制約を組み込みながら,完全姿勢目的のためのリアルタイムの適切な解を見出すことができる。アルゴリズムは,進化的最適化による問題に取り組むと個々の社会的行動によりヒントを得たものであることをハイブリダイゼーションをもたらす群知能のものと遺伝的アルゴリズムの利点を統合する。多目的適応度関数は連続的に変化する環境内の自然進化の原理に従うよう設計されている。デッドエンド経路は簡単な発見的方法により検出できる局所極値の同時利用は,より正確な解を得ることができた。実験結果は,提示した解は,伝統的あるいは様々な関連する方法よりもロバストかつ適応的に有意に行うとともに,最適化手法で解くことができる他の問題に適用できることを示した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 最適化手法 ,  *アルゴリズム ,  *分子ハイブリダイゼーション ,  発見的方法 ,  制約条件 ,  ロバスト性 ,  *遺伝的アルゴリズム
準シソーラス用語： 適応度関数 ,  群知能 ,  進化的最適化 ,  実時間 ,  成功率 ,  高精度 ,  *粒子群最適化 ,  *逆運動学 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： その他のオペレーションズリサーチの手法  (KA03070E) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (4件)： 運動学 ,  遺伝的アルゴリズム ,  パーティクルスワーム最適化 ,  ハイブリダイゼーション