論文の概要: Improved Genetic Algorithm Based on Greedy and Simulated Annealing Ideas for Vascular Robot Ordering Strategy

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.19484v2
• Date: Tue, 2 Jul 2024 10:20:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-04 07:19:16.687742
• Title: Improved Genetic Algorithm Based on Greedy and Simulated Annealing Ideas for Vascular Robot Ordering Strategy
• Title（参考訳）: 血管ロボット注文戦略のためのグリーディーとシミュレートされたアニーリングのアイデアに基づく遺伝的アルゴリズムの改良
• Authors: Zixi Wang, Yubo Huang, Yukai Zhang, Yifei Sheng, Xin Lai, Peng Lu,
• Abstract要約: 本研究では,医療環境におけるABLVR血管ロボットの獲得,利用,維持を最適化するための包括的アプローチを提案する。 ダイナミックな医療環境を考えると、ロボット船やオペレーターのためのロバストな資源配分モデルを含む。 演算子に対する適応学習プロセスのユニークな要件と,ロボット部品のメンテナンスニーズを取り入れた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.51372615162241
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This study presents a comprehensive approach for optimizing the acquisition, utilization, and maintenance of ABLVR vascular robots in healthcare settings. Medical robotics, particularly in vascular treatments, necessitates precise resource allocation and optimization due to the complex nature of robot and operator maintenance. Traditional heuristic methods, though intuitive, often fail to achieve global optimization. To address these challenges, this research introduces a novel strategy, combining mathematical modeling, a hybrid genetic algorithm, and ARIMA time series forecasting. Considering the dynamic healthcare environment, our approach includes a robust resource allocation model for robotic vessels and operators. We incorporate the unique requirements of the adaptive learning process for operators and the maintenance needs of robotic components. The hybrid genetic algorithm, integrating simulated annealing and greedy approaches, efficiently solves the optimization problem. Additionally, ARIMA time series forecasting predicts the demand for vascular robots, further enhancing the adaptability of our strategy. Experimental results demonstrate the superiority of our approach in terms of optimization, transparency, and convergence speed from other state-of-the-art methods.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,医療環境におけるABLVR血管ロボットの獲得,利用,維持を最適化するための包括的アプローチを提案する。 医療ロボティクス、特に血管治療では、ロボットとオペレーターの複雑な性質のため、正確なリソース割り当てと最適化が必要である。 従来のヒューリスティックな手法は直感的ではあるが、大域的な最適化を達成できないことが多い。 これらの課題に対処するために、数学的モデリング、ハイブリッド遺伝的アルゴリズム、およびARIMA時系列予測を組み合わせた新しい戦略を導入する。 ダイナミックな医療環境を考えると、ロボット船やオペレーターのためのロバストな資源配分モデルを含む。 演算子に対する適応学習プロセスのユニークな要件と,ロボット部品のメンテナンスニーズを取り入れた。 シミュレーションアニーリングとグリージーアプローチを統合したハイブリッド遺伝的アルゴリズムは、最適化問題を効率的に解決する。 さらに,ARIMAの時系列予測は,血管ロボットの需要を予測し,我々の戦略の適応性をさらに向上させる。 実験により、他の最先端手法からの最適化、透明性、収束速度の観点から、我々のアプローチの優位性を実証した。

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