Остання редакція: 2023-02-09
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.
IMPROVING THE METHOD OF FINDING THE OPTIMAL PATH A* USING GENETIC ALGORITHMS FOR MOBILE ROBOTS
Abstracts:
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.
Ключові слова
Посилання
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.