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J-GLOBAL ID：201702288314040680   整理番号：17A0782652

ハイブリッド進化的最適化を用いた一般化カバレッジソルバ

GENERALIZED COVERAGE SOLVER USING HYBRID EVOLUTIONARY OPTIMIZATION

著者 (2件)： ARDIYANTO Igi (Universitas Gadjah Mada, Yogyakarta, IDN) ,  MIURA Jun (Toyohashi Univ. Technol., Aichi-ken, JPN)
資料名： International Journal of Innovative Computing, Information and Control  (International Journal of Innovative Computing, Information and Control)
巻： 13  号： 3  ページ： 921-940  発行年： 2017年06月 
JST資料番号： F1199A  ISSN： 1349-4198  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文ではカバレッジ問題求解用の一般化ハイブリッド進化的カバレッジソルバ(GHEC-ソルバ)と呼ばれる新規のアルゴリズムを扱った。筆者らは全体環境カバー用の一連のセキュリティカメラ配置からロボット走査位置までまたがる幾つかの応用に対応するために美術館問題の概念を拡張及び一般化した。筆者らは最初に環境マップをポリゴンへと単純化し,そのトポロジー的特徴を活用してガード候補を構築した。各ガード可視性のポリゴン配置を確立し,ガード候補の最適集合を得るために非ユニキャスト集合カバリング問題(SCP)に基づいた最適化を実施した。元の美術館問題とは異なり,筆者らのアルゴリズムはこれが多くのクラスのカバレッジ問題を扱えるように,非ユニキャストSCPにおいて直接的に環境あるいは問題設定(頂点ガード,内部ガード及びコスト関数ベースガードのような)から課せられた各ガードのコストを考慮に入れる。それから,本アルゴリズムは最適ガードを得るために非ユニキャストSCP及び確率的進化的最適化を交互に行なう。様々な環境マップベースポリゴンを用いた幾つかのテストを実施し,その結果は筆者らの提案アルゴリズムのロバスト性を支持した。(翻訳著者抄録)

シソーラス用語： *センサ ,  保護 ,  集合 ,  最適化 ,  監視 ,  *プログラム検証 ,  *応用プログラム
準シソーラス用語： ロボットガード ,  進化的最適化 ,  *カバレッジ ,  *ソルバ

分類 (7件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  制御機器一般  (IC02010N) ,  ロボットの運動・制御  (IC04012J) ,  代数学  (AB02000R) ,  幾何学  (AB06000T) ,  集合論  (AB10000I) ,  データ保護  (JD01020V)

引用文献 (35件)：

• M. Ernestus, S. Friedrichs, M. Hemmer, J. Kokemller, A. Krller, M. Moeini and C. Schmidt, Algorithms for art gallery illumination, Journal of Global Optimization, pp.1-23, 2016.
• J. O'Rourke, Art Gallery Theorems and Algorithms, Oxford University Press, 1987.
• S. L. Devadoss and J. O'Rourke, Discrete and Computational Geometry, Princeton University Press, 2011.
• J. Urrutia, Art gallery and illumination problems, in Handbook of Computational Geometry, J. Sack and J. Urrutia (eds.), Elsevier, 2000.
• H. González-Banos and J. C. Latombe, A randomized art-gallery algorithm for sensor placement, Proc. of the 17th Annual Symposium on Computational Geometry, pp.232-240, 2001.

タイトルに関連する用語 (2件)： 進化的最適化 ,  一般化