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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2020.10
- 수록면
- 631 - 636 (6page)
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This paper presents a new box particle filter that makes use of evolutionary strategy to assist box contraction. Box contraction is frequently referred to as a constraint satisfaction problem. Since box particles exist in the interval space, this brings an issue called the wrapping effect. To solve this issue, the evolutionary algorithm is taken. Even though evolutionary algorithm is an eminent framework, the evolutionary algorithm itself cannot effectively solve this box contraction issue since genetic operators are blind to constraints. For this reason, the proposed method adopts a repairing process to manage constraints. The proposed evolutionary strategy checks the consistency of box particles based on population fitness and individual fitness. Individual fitness finds defective chromosomes, and population fitness works as a slack variable for each box particle. Both finesses are updated for each contraction which makes evolutionary contraction works as a reinforcement learning. A simple computer simulation shows the efficiency of the proposed evolutionary box particle filter.
목차
Abstract
1. INTRODUCTION
2. BOX PARTICLE FILTER
3. PROBLEM STATEMENT
4. EVOLUTIONARY ALGORITHM
5. EVOLUTIONARY BOX PARTICLE FILTER
6. SIMULATION RESULTS
7. CONCLUSTION
REFERENCES
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