According to difference of the robo

According to difference of the robot know the
environment information extent, the path planning is
divided two types: the global path planning that the
environment information is known completely and the
local path planning that the environment information is
not known completely or partially. For the local path
planning, the location, shape and size of obstacle in the
working environment of robot can be detected on line by
sensors. We mainly study the problem of mobile robot
global path planning in this paper. Many scholars make
lots of researches on path planning and put forward some
methods, such as artificial potential field approach, the
free space method, neural networks, genetic algorithm,
simulated annealing algorithm, ant colony algorithm and
so on, but these methods exist definite limitation.
Although the ant colony algorithm has been used in
path planning only for few years, many fruit has been
obtained [2]. However, there are some problems on the
application of ant colony algorithm, such as the time for
solution construction in the nonage of algorithm is too
long, and the algorithm easily traps in local optimum, and
so on. Genetic algorithm is also a new optimum algorithm
developed fast recently [3], it has some advantages such as
the parallel search and the searching efficiency is higher.
In addition, it belongs to the random optimize process
essentially, so the local convergence question is not exist.
But the genetic algorithm also exist some shortage, it can
but search out the approximate to excellent solution that
near to global optimal solution in a short time.
Enlightened by the genetic algorithm, based on enhancing
pheromone concentration on optimal path, some more
optimal solutions will be crossed and mutated as genetic
algorithm, and then an improved augment ant colony
algorithm to overcome the defects is researched in this
paper.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ตามความแตกต่างของหุ่นยนต์รู้ขอบเขตข้อมูลสิ่งแวดล้อม การวางแผนเส้นทางได้แบ่งออกเป็นสองชนิด: เส้นทางทั่วโลกที่การวางแผนการทราบข้อมูลสภาพแวดล้อมอย่างสมบูรณ์และพาธเฉพาะข้อมูลสภาพแวดล้อมเป็นการวางแผนไม่รู้จักกันทั้งหมด หรือบางส่วน สำหรับเส้นทางท้องถิ่นการวางแผน ตำแหน่ง รูปร่าง และขนาดของอุปสรรคในการสภาพแวดล้อมในการทำงานของหุ่นยนต์สามารถตรวจพบบนบรรทัดด้วยเซนเซอร์ เราได้ศึกษาปัญหาของหุ่นยนต์เคลื่อนที่ส่วนใหญ่การวางแผนในกระดาษนี้เส้นทางทั่วโลก นักวิชาการหลายทำของงานวิจัยในการวางแผนเส้นทาง และย้ายไปข้างหน้าบางวิธีการ เช่นประดิษฐ์เป็นฟิลด์วิธี การวิธีเนื้อที่ เครือข่ายประสาท ขั้นตอน วิธีพันธุกรรมอัลกอริทึมหลอมจำลอง อัลกอริทึมอาณานิคมมด และอื่น ๆ แต่วิธีการเหล่านี้มีข้อจำกัดที่แน่นอนถึงแม้ว่ามีการใช้อัลกอริทึมอาณานิคมมดในเส้นทางที่วางแผนสำหรับไม่กี่ปี มีผลไม้มากมายได้รับ [2] อย่างไรก็ตาม มีปัญหาในการของมดฝูงอัลกอริทึม เช่นเวลาสำหรับเป็นโซลูชั่นก่อสร้างในการ nonage ของอัลกอริทึมเกินไปลอง และอัลกอริทึมง่ายกับดักในท้องถิ่นเหมาะสม และเรื่อย ๆ ขั้นตอนวิธีพันธุกรรมยังมีอัลกอริทึมแบบใหม่เหมาะสมพัฒนาอย่างรวดเร็วเมื่อเร็ว ๆ นี้ [3], มีข้อดีบางประการเช่นการค้นหาพร้อมกันและประสิทธิภาพการค้นหาได้สูงนอกจากนี้ มันเป็นการสุ่มเพิ่มประสิทธิภาพกระบวนการหลัก ดังนั้นคำถามบรรจบกันภายในเครื่องจะไม่มีแต่ขั้นตอนวิธีพันธุกรรมยังมีบางอย่างขาดแคลน สามารถแต่ค้นหาออกโดยประมาณเพื่อแก้ปัญหาที่ดีที่ใกล้โซลูชันสูงสุดทั่วโลกในช่วงเวลาสั้น ๆEnlightened โดยขั้นตอนวิธีพันธุกรรม ตามเพิ่มฟีโรโมนเข้มข้นบนเส้นทางที่ดีที่สุด บางอย่างเพิ่มเติมโซลูชั่นที่ดีที่สุดจะข้าม และกลายเป็นพันธุกรรมอัลกอริทึม และฝูงมดการเพิ่มปรับปรุงอัลกอริทึมเพื่อเอาชนะข้อบกพร่องคือทำวิจัยในกระดาษ

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ตามความแตกต่างของหุ่นยนต์รู้
ข้อมูลสภาพแวดล้อมของพื้นที่เส้นทางที่วางแผนจะแบ่งออกเป็นสองประเภท :
) เส้นทางวางแผนที่ข้อมูล
สภาพแวดล้อมเป็นที่รู้จักกันอย่างสมบูรณ์และ
การวางแผนเส้นทางท้องถิ่นที่ข้อมูลสภาพแวดล้อม
ไม่รู้จักอย่างสมบูรณ์หรือเพียงบางส่วน สำหรับท้องถิ่น
วางแผนเส้นทาง , ตำแหน่ง , รูปร่างและขนาดของอุปสรรคใน
สภาพแวดล้อมในการทำงานของหุ่นยนต์สามารถตรวจพบในบรรทัดโดย
เซ็นเซอร์ เราส่วนใหญ่ศึกษาปัญหาของหุ่นยนต์เคลื่อนที่
ทั่วโลกเส้นทางวางแผนในกระดาษนี้ นักวิชาการจำนวนมากให้
มากมายในด้านการวางแผนเส้นทางและทำตาม
วิธีการ เช่น เทียมศักยภาพด้านวิธีการ
วิธี ฟรีพื้นที่โครงข่ายประสาทเทียม , ขั้นตอนวิธีทางพันธุกรรม
การดำรงอยู่ขั้นตอนวิธี ขั้นตอนวิธีอาณานิคมมดและ
ดังนั้นแต่วิธีนี้มีข้อจำกัดที่ชัดเจน
ถึงแม้ว่าขั้นตอนวิธีอาณานิคมมดได้ถูกใช้ในการวางแผนเส้นทางเพียงไม่กี่ปี

ผลไม้มากมีได้ [ 2 ] แต่มีปัญหาในการประยุกต์ใช้วิธีอาณานิคมมด

เช่นเวลาก่อสร้างในวัยที่ยังไม่บรรลุนิติภาวะของโซลูชั่นนี้ด้วย
ยาวและขั้นตอนวิธีง่ายๆกับดักในท้องถิ่นที่เหมาะสมและ
ดังนั้นในขั้นตอนวิธีทางพันธุกรรมยังเป็นวิธีที่ใหม่
พัฒนาอย่างรวดเร็วเมื่อเร็วๆนี้ [ 3 ] มันมีข้อดีบางอย่าง เช่น การค้นหาและการค้นหาแบบ

ประสิทธิภาพสูงกว่า นอกจากนี้ มันเป็นของสุ่มปรับกระบวนการ
เป็นหลัก ดังนั้น บรรจบท้องถิ่นคำถามคือไม่มีตัวตน
แต่ขั้นตอนวิธีทางพันธุกรรมยังมีชีวิตอยู่บาง ขาดแคลนก็สามารถ
แต่ค้นหาออกประมาณเลิศโซลูชัน
ใกล้ทางออกที่ดีที่สุดทั่วโลกในเวลาอันสั้น
พุทธะโดยขั้นตอนวิธีเชิงพันธุกรรม โดยเพิ่ม
ฟีโรโมนความเข้มข้นบนเส้นทางที่ดีที่สุด , โซลูชั่นที่เหมาะสมจะข้ามบางมากขึ้น

และกลายพันธุ์เป็นขั้นตอนวิธีทางพันธุกรรมและจากนั้นการปรับปรุงต่อเติมวิธีอาณานิคมมด
เพื่อเอาชนะ ข้อบกพร่องเป็นวิจัยในกระดาษนี้