檢索結果：共6筆資料 檢索策略： "particle swarm optimization".ekeyword (精準) and cdept.raw="自動化及控制研究所"
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本研究基於粒子群演算法(PSO)與自我學習粒子群演算法(SLPSO)探討具有不同速度限制的機器人最佳路徑規劃。 粒子群演算法已被示為一個解決最佳化問題的有效演算法，文獻回顧顯示大多數的粒子群演算法其…
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隨著智能化生活型態的發展，同時定位與地圖構建(Simultaneous Localization and Mapping, SLAM)的研究越來越受到重視。在本研究中，將針對室內移動機器人使用四種應…
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本論文應用最佳化演算法對中級解析度成像分光輻射度計(Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer, MODIS)影像進行分類。MODIS的觀測資料從可見…
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本論文將粒子群多目標最佳化（MOPSO）演算法整合到光源和光罩同步優化（SMO）過程中，以增強極紫外（EUV）光刻成像的性能。本研究開發了同步處理光源和光罩圖案的方法。對於自由形式的光源結構基於像素…
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微影製程有兩項重要指標，一能將光罩圖案潛像(Aerial Image)正確的轉移至光阻基材上，二提供足夠製程視窗(Process Window)以供應穩定的製程良率。本研究目的在針對投影式微影系統開…
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經由協調之多移動機器人系統較單一機器人系統具有顯著的優勢，特別是在處理特定任務時提供很好的強健性、良好的適應性及可擴展性。本論文提出基於行為的控制架構，可用於實現運行此多機器人系統於複雜的真實環境以…