Вдосконалення методу знаходження оптимального шляху а* з допомогою генетичних алгоритмів для мобільних роботів
Вантажиться...
Файли
Дата
Автори
Науковий керівник
Редактор
Інші учасники
Відповідальний
ORCID
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
DOI
Альтернативна назва
Анотація
Запропоновано вдосконалений метод знаходження оптимального шляху для мобільного робота у віртуальному тестовому середовищі на базі робота-пилососа iRobot. Проведені експерименти показують зменшення загальної довжини шляху.
An improved method of finding the optimal path for a mobile robot in a test virtual environment based on the iRobot device is proposed. The conducted experiments show a decrease in the total length of the path.
An improved method of finding the optimal path for a mobile robot in a test virtual environment based on the iRobot device is proposed. The conducted experiments show a decrease in the total length of the path.
Опис
Ключові слова
УДК
Тип документа
Мова
ISSN
Посилання на публікацію
Серія, номер
ISBN
ББК
Інші ідентифікатори
Пов’язані матеріали
Спонсорська підтримка
Правовласник
Бібліографічний опис
Ковальчук П. П. Вдосконалення методу знаходження оптимального шляху а* з допомогою генетичних алгоритмів для мобільних роботів [Електронний ресурс] / П. П. Ковальчук, Р. В. Маслій // Матеріали Всеукраїнської науково-практичної інтернет-конференції «Молодь в науці: дослідження, проблеми, перспективи (МН-2023)», Вінниця, 22 червня 2023 р. – Електрон. текст. дані. – 2023. – Режим доступу: https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/mn/mn2023/paper/view/17010.
Схвалення
Рецензія
Доповнено
Цитується в
Список використаної літератури (4)
- Yaseen M., Razia J., Rahman Md.T. Experimental Comparison between Genetic Algorithm and AntColony Optimization on Traveling Salesman Problem / M. Yaseen, J. Razia, Md.T. Rahman // International Journal of Scientific Research in Science, Engineering and Technology. – Volume 8, Issue 1, Рр. 155-162; DOI: https://doi.org/10.32628/IJSRSET218135.
- S. Singh, S. Lu, M.M. Kokar, P.A. Kogut, L. Martin, “Detection and classiffcation of emergent behaviors using multi-agent simulation framework (wip)”, Proceedings of the Symposium on Modeling and Simulation of Complexity in Intelligent, Adaptive and Autonomous Systems, vol. 3, pр. 1-8, 2017.
- Senanayake M., Senthooran I., Barca J.C. Search and tracking algorithms for swarms of robots: A survey / M. Senanayake, I. Senthooran, J.C. Barca // Robotics and Autonomous Systems. – Volume 75, 2016. – Рр. 422-434.
- M. Senanayake, I. Senthooran, J.C. Barca, H. Chung, J. Kamruzzaman, M. Murshed, “Search and tracking algorithms for swarms of robots: A survey”, Robotics and Autonomous Systems, vol. 75, pр. 422-434, 2016.