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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2015.4
- 수록면
- 25 - 32 (8page)
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유전자 알고리즘은 초기 해 집합을 대상으로 해 집합의 평가와 유전자 연산자의 적용, 자연 선택 등의 과정을 반복하여 최적 해를 찾는 탐색 알고리즘이다. 유전자 알고리즘을 설계할 때 사용한 선택 전략, 세대교체 방법, 유전자 연산자 등은 유전자 알고리즘의 탐색 효율성에 영향을 준다. 본 논문에서는 시간 제약이 있는 상황에서의 로봇 경로탐색을 위해 기존의 유전자 알고리즘보다 빠르게 수렴하는 유전자 알고리즘을 제안한다. 로봇 경로 탐색 시 긴급한 상황에서 유전자 알고리즘은 연산을 위한 충분한 시간을 확보하지 못 하게 되고, 이는 최종적으로 찾아낸 경로의 질을 떨어뜨린다. 제안하는 알고리즘은 빠른 수렴을 위한 선택 전략, 세대교체 방법을 사용하였으며, 유전자 연산자로는 전통적인 교차, 돌연변이 외에 경로의 길이를 줄이기 위한 단축 연산자를 추가로 사용하였다. 이를 통해 제안하는 알고리즘은 적은 세대 수에도 빠르게 짧은 경로를 찾아낸다.
목차
요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 로봇 경로 탐색 시 빠른 수렴을 위한 유전자 알고리즘
Ⅳ. 실험 결과
Ⅴ. 결론
REFERENCES
참고문헌 (17)
참고문헌 신청
S. Koenig / 2004 / Lifelong planning A* / Artif. Intell 155(1):93~146
A. Stentz / 1994 / Optimal and efficient path planning for partially-known environments / Proc. IEEE Conf. Robotics and Automation :3310~3317
H. Liu / 2012 / A Floyd-genetic algorithm based path planning system for mobile robots in laboratory automation / Proc. IEEE Int. Conf. Robotics and Biomimetics :1550~1555
Q. Li / 2013 / An improved genetic algorithm of optimum path planning for mobile robots / Proc. Int. Conf. Intelligent Systems Design and Applications :637~642
C. Tsai / 2011 / Parallel elite genetic algorithm and its application to global path planning for autonomous robot navigation / IEEE Trans. Ind. Electron 58(10):4813~4821
A. Stentz / 1994 / Optimal and efficient path planning for partially-known environments / Proc. IEEE Conf. Robotics and Automation :3310~3317
H. Liu / 2012 / A Floyd-genetic algorithm based path planning system for mobile robots in laboratory automation / Proc. IEEE Int. Conf. Robotics and Biomimetics :1550~1555
Q. Li / 2013 / An improved genetic algorithm of optimum path planning for mobile robots / Proc. Int. Conf. Intelligent Systems Design and Applications :637~642
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