<link rel="stylesheet" href="styles.f3b1fba60ec7970c.css">

Вдосконалення методу знаходження оптимального шляху а* з допомогою генетичних алгоритмів для мобільних роботів

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.authorКовальчук, П. П.uk
dc.contributor.authorМаслій, Р. В.uk
dc.titleВдосконалення методу знаходження оптимального шляху а* з допомогою генетичних алгоритмів для мобільних роботівuk
dc.date.issued2023
dc.publisherВінницький національний технічний університетuk
dc.identifier.citationКовальчук 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.uk
dc.relation.ispartofМатеріали Всеукраїнської науково-практичної інтернет-конференції «Молодь в науці: дослідження, проблеми, перспективи (МН-2023)», Вінниця, 22 червня 2023 р.uk
dc.relation.urihttps://conferences.vntu.edu.ua/index.php/mn/mn2023/paper/view/17010
dc.identifier.udc681.527
dc.identifier.urihttps://ir.lib.vntu.edu.ua/handle/123456789/44147
dc.description.abstractЗапропоновано вдосконалений метод знаходження оптимального шляху для мобільного робота у віртуальному тестовому середовищі на базі робота-пилососа iRobot. Проведені експерименти показують зменшення загальної довжини шляху.uk
dc.description.abstractAn 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.en
dc.subjectгенетичні алгоритмиuk
dc.subjectробототехнікаuk
dc.subjectоптимальність шляхуuk
dc.subjectgenetic algorithmsen
dc.subjectroboticsen
dc.subjectpath optimalityen
dc.typeThesis
dc.language.isoukuk
dc.relation.referencesYaseen 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.en
dc.relation.referencesS. 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.en
dc.relation.referencesSenanayake 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.en
dc.relation.referencesM. 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.en
dc.date.accessioned2025-02-12T23:25:42Z
dc.date.available2025-02-12T23:25:42Z

Файли

Контейнер файлів

Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
17010.pdf
Розмір:
290,13 KB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Завантажити

Ліцензійна угода

Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
license.txt
Розмір:
17 B
Формат:
Plain Text
Опис:
Завантажити

Зібрання

Молодь в науці: дослідження, проблеми, перспективи (МН-2023)