Technologies for navigating complex

Technologies for navigating complex networks such as road network or the Internet by finding the shortest path are fundamental to modern society. In this paper, a Rapid Physarum Algorithm (RPA)
is proposed to solve the classical shortest path (SP) problems. RPA is mainly based on the path finding mathematical model constructed in, which is inspired by the foraging process of the plasmodium of P. polycephalum. In order to avoid redundancy in computational procedures and to improve the efficiency of the model, the heuristics rule is extracted from experiments and statistics are integrated with the model in our proposed RPA. As the original model is proved
mathematically rigorously that the equilibrium point corresponding to shortest path is globally asymptotically stable for the model on Riemannian surface, the convergence properties is also obviously exhibited by RPA. The performance of the RPA has been compared with the model
by carrying out four experiments on different networks with different topology and varying number of nodes. According to the experimental results, it is proved that RPA is capable of finding the shortest path as the existing path finding model does. What is more, all the results are highly encouraging with much superior performance exhibited by the proposed RPA. Further studies could develop in terms of software, hardware and wetware. The software component of the algorithm could be improved to handle very large sets of data with millions of nodes
and dynamically changing links betweens the nodes and properties of the links. The algorithm can be also applied to motion planning, search on real-world maps and incorporated into controllers
for the autonomous mobile robots. Hardware implementation of

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

เทคโนโลยีสำหรับการนำเครือข่ายที่ซับซ้อนเช่นถนนเครือข่ายหรืออินเทอร์เน็ตโดยการหาเส้นทางที่สั้นที่สุดเป็นรากฐานของสังคมสมัยใหม่ ในกระดาษนี้ อย่างรวดเร็ว Physarum อัลกอริทึม (RPA)มีเสนอการแก้ปัญหา (SP) เส้นทางที่สั้นที่สุดคลาสสิก RPA ส่วนใหญ่ขึ้นอยู่กับเส้นทางการค้นหาแบบจำลองทางคณิตศาสตร์ที่สร้างขึ้น ซึ่งเป็นแรงบันดาลใจจากการจับเหยื่อของพลาสโมเดียมของ P. polycephalum เพื่อหลีกเลี่ยงความซ้ำซ้อนในขั้นตอนการคำนวณ และปรับปรุงประสิทธิภาพของรูปแบบ กฎรุกสกัดจากการทดลอง และสถิติจะรวมกับรูปแบบใน RPA เสนอของเรา เป็นแบบเดิมคือข้อพิสูจน์ทางคณิตศาสตร์อย่างจริงจังว่า จุดสมดุลสอดคล้องกับเส้นทางที่สั้นที่สุดมีเสถียรภาพ asymptotically ทั่วโลกสำหรับรุ่นบน Riemannian surface คุณสมบัติบรรจบกันยังชัด exhibited โดย RPA ประสิทธิภาพของ RPA ได้รับเมื่อเทียบกับรุ่นโดยดำเนินการทดลองที่ 4 บนเครือข่ายที่แตกต่างกันด้วยโครงสร้างที่แตกต่างกัน และจำนวนโหนที่แตกต่างกัน ตามผลการทดลอง จะพิสูจน์ว่า RPA จะสามารถค้นหาเส้นทางที่สั้นที่สุดเป็นเส้นทางที่มีอยู่แล้วหารูปไม่ อะไรคือเพิ่มเติม ผลลัพธ์ทั้งหมดจะส่งเสริมให้สูง ด้วยประสิทธิภาพที่เหนือกว่ามาก exhibited โดย RPA เสนอ ศึกษาต่อสามารถพัฒนาในด้านซอฟต์แวร์ ฮาร์ดแวร์ และ wetware ส่วนประกอบของซอฟต์แวร์ของอัลกอริทึมจะได้จัดการกับชุดข้อมูลกับโหนขนาดใหญ่มากและการเปลี่ยนแปลงแบบไดนามิกเชื่อมโยง betweens โหนและคุณสมบัติของการเชื่อมโยง อัลกอริทึมสามารถยังนำไปใช้กับการวางแผนการเคลื่อนไหว ค้นหาบนแผนที่จริง และประกอบเป็นตัวควบคุมหุ่นยนต์มือถือตนเอง การใช้งานฮาร์ดแวร์ของ

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

เทคโนโลยีสำหรับการนำเครือข่ายที่ซับซ้อนเช่นเครือข่ายถนนหรือ Internet โดยการหาเส้นทางที่สั้นที่สุดเป็นพื้นฐานของสังคมสมัยใหม่ ในบทความนี้อย่างรวดเร็ว Physarum อัลกอริทึม (RPA)
จะเสนอให้แก้ปัญหาคลาสสิกเส้นทางที่สั้นที่สุด (SP) ปัญหา RPA เป็นไปตามหลักบนเส้นทางการหาแบบจำลองทางคณิตศาสตร์ในการสร้างซึ่งเป็นแรงบันดาลใจจากกระบวนการหาอาหารของ Plasmodium พี polycephalum เพื่อหลีกเลี่ยงความซ้ำซ้อนในขั้นตอนการคำนวณและการปรับปรุงประสิทธิภาพของรูปแบบกฎการวิเคราะห์พฤติกรรมเป็นสารสกัดจากการทดลองและสถิติถูกรวมเข้ากับแบบจำลองใน RPA เสนอของเรา ในฐานะที่เป็นรูปแบบเดิมมีการพิสูจน์
ทางคณิตศาสตร์อย่างจริงจังว่าจุดสมดุลที่สอดคล้องกับเส้นทางที่สั้นที่สุดคือทั่วโลก asymptotically มั่นคงสำหรับรูปแบบบนพื้นผิวรีมันคุณสมบัติลู่นอกจากนี้ยังมีการจัดแสดงอย่างเห็นได้ชัดโดย RPA ประสิทธิภาพการทำงานของ RPA ได้รับเมื่อเทียบกับรูปแบบ
โดยการดำเนินการทดลองสี่บนเครือข่ายที่แตกต่างกับโครงสร้างที่แตกต่างกันและแตกต่างกันจำนวนโหนด ตามผลการทดลองจะพิสูจน์ว่า RPA มีความสามารถในการหาเส้นทางที่สั้นที่สุดเท่าที่มีอยู่ในรูปแบบเส้นทางการค้นพบไม่ อะไรคือสิ่งที่ทุกผลเป็นอย่างสูงที่ให้กำลังใจกับประสิทธิภาพที่เหนือกว่ามากแสดงโดย RPA ที่นำเสนอ การศึกษาเพิ่มเติมสามารถพัฒนาในแง่ของซอฟแวร์ฮาร์ดแวร์และ wetware องค์ประกอบซอฟต์แวร์ของขั้นตอนวิธีอาจจะดีขึ้นในการจัดการกับชุดมากของข้อมูลที่มีนับล้านของโหนด
และการเชื่อมโยงการเปลี่ยนแปลงตลอดเวลา betweens โหนดและคุณสมบัติของการเชื่อมโยง อัลกอริทึมที่สามารถนำไปประยุกต์ใช้กับการวางแผนการเคลื่อนไหว, การค้นหาบนแผนที่โลกแห่งความจริงและรวมอยู่ในการควบคุม
สำหรับหุ่นยนต์มือถือของตนเอง การดำเนินงานของอุปกรณ์