PL EN


Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników
Tytuł artykułu

Ewolucyjna metoda wyznaczania zadanej trajektorii statku z zastosowaniem mechanizmu niszowania

Treść / Zawartość
Identyfikatory
Warianty tytułu
EN
Evolutionary method of ship path planning with the application of niching mechanism
Konferencja
Seminarium ZASTOSOWANIE KOMPUTERÓW W NAUCE I TECHNICE 2013 (XXIII; 2013 ; Gdańsk, Polska)
Języki publikacji
PL
Abstrakty
PL
Artykuł prezentuje implementację mechanizmu niszowania do ewolucyjnej metody wyznaczania zadanej trajektorii statku. W metodzie proponowane jest porównywanie różnorodności osobników w oparciu o fizyczną odległość między trajektoriami. Badania pokazują, że takie podejście zwiększa efektywność eksploracji przestrzeni rozwiązań dzięki czemu osiąga się poprawę końcowej wartości funkcji przystosowania. Problem poszukiwania ścieżki przejścia rozpatrywany jest w oparciu o sytuacje kolizyjne na morzu.
EN
Paper presents the application of niching mechanism in the ship evolutionary path planning method. In presented method the comparison of individuals diversity is proposed according to physical distance between paths. Paper presents advantages and disadvantages of such approach in comparison to classic method. The problem is considered for several ship collision avoidance scenarios at different levels of difficulty.
Twórcy
autor
  • Politechnika Gdańska, Wydział Elektrotechniki i Automatyki ul. G. Narutowicza 11/12, 80-233 Gdańsk
autor
  • Politechnika Gdańska, Wydział Elektrotechniki i Automatyki ul. G. Narutowicza 11/12, 80-233 Gdańsk
  • Politechnika Gdańska, Wydział Elektrotechniki i Automatyki ul. G. Narutowicza 11/12, 80-233 Gdańsk
  • Politechnika Gdańska, Wydział Elektrotechniki i Automatyki ul. G. Narutowicza 11/12, 80-233 Gdańsk
autor
  • Politechnika Gdańska, Wydział Elektrotechniki i Automatyki ul. G. Narutowicza 11/12, 80-233 Gdańsk
Bibliografia
  • 1. Xiao, J., Michalewicz, Z., Zhang, L., and Trojanowski, K.: Adaptive Evolutionary Planner/Navigator for Mobile Robots, IEEE Transactions on Evolutionary Computation, Vol.1, No.1, pp.18-28 ( 1997).
  • 2. Yap, C.-K.: Algorithmic Motion Planning. In Advances in Robotics, Vol.1: Algorithmic and Geometric Aspects of Robotics. J.T. Schwartz and C.- K. Yap Ed. Lawrence Erlbaum Associates, pp.95 -143 (1987).
  • 3. Śmierzchalski, R.: Trajectory planning for ship in collision situations at sea by evolutionary computation. In Proceedings of the IFAC MCMC’97, Brijuni, Croatia (1997).
  • 4. Śmierzchalski R. and Michalewicz, Z., Modeling of a Ship Trajectory in Collision Situations at Sea by Evolutionary Algorithm, IEEE Transaction on Evolutionary Computation, Vol.4, No.3, pp.227-241 (2000).
  • 5. Śmierzchalski, R., Michalewicz, Z.: Path Planning in Dynamic Environments. Chapter in ”Innovations in Machine Intelligence and Robot Perception”. Springer- Verlag, pp.135-154 (2005).
  • 6. Michalewicz, Z.: Genetic Algorithms + Data Structures = Evolution Programs. Spriger-Verlang, 3rd edition, (1996).
  • 7. Wall, M.: GAlib: A C Library of Genetic Algorithm Components, MIT (1996)
  • 8. Goldberg, D.E.: Genetic Algorithms in Search, Optimization, and Machine Learning. Addison-Wesley Longman Publishing Co.. Inc. Boston, MA, USA, (1989)
Typ dokumentu
Bibliografia
Identyfikator YADDA
bwmeta1.element.baztech-052525b4-4820-4a7e-a09d-c65d068c1986
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.