An Interval Constraint Programming Approach for Quasi Capture Tube Validation

Proving that the state of a controlled nonlinear system always stays inside a time moving bubble (or capture tube) amounts to proving the inconsistency of a set of nonlinear inequalities in the time-state space. In practice however, even with a good intuition, it is difficult for a human to find such a capture tube except for simple examples. In 2014, Jaulin et al. established properties that support a new interval approach for validating a quasi capture tube, i.e. a candidate tube (with a simple form) from which the mobile system can escape, but into which it enters again before a given time. A quasi capture tube is easy to find in practice for a controlled system. Merging the trajectories originated from the candidate tube yields the smallest capture tube enclosing it. This paper proposes an interval constraint programming solver dedicated to the quasi capture tube validation. The problem is viewed as a differential CSP where the functional variables correspond to the state variables of the system and the constraints define system trajectories that escape from the candidate tube "for ever". The solver performs a branch and contract procedure for computing the trajectories that escape from the candidate tube. If no solution is found, the quasi capture tube is validated and, as a side effect, a corrected smallest capture tube enclosing the quasi one is computed. The approach is experimentally validated on several examples having 2 to 5 degrees of freedom

An enhanced particle swarm optimization method integrated with evolutionary game theory

This paper describes a novel particle swarm optimizer algorithm. The focus of this study is how to improve the performance of the classical particle swarm optimization approach, i.e., how to enhance its convergence speed and capacity to solve complex problems while reducing the computational load. The proposed approach is based on an improvement of particle swarm optimization using evolutionary game theory. This method maintains the capability of the particle swarm optimizer to diversify the particles' exploration in the solution space. Moreover, the proposed approach provides an important ability to the optimization algorithm, that is, adaptation of the search direction, which improves the quality of the particles based on their experience. The proposed algorithm is tested on a representative set of continuous benchmark optimization problems and compared with some other classical optimization approaches. Based on the test results of each benchmark problem, its performance is analyzed and discussed

Demonstration of the Salvo Enhanced No Escape Zone Concept using ground mobile robots

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Robotic Demonstration of Collision Avoidance Based on Differential Games

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Une approche innovante pour l'Optimisation Multi-Objectif basée sur la Théorie des Jeux Evolutionnaires pour la résolution du problème d'Allocation d'armes à des cibles

International audienceCette étude propose une méthode d'optimisation multi-objectif innovante basée sur la Théorie des jeux Évolutionnaires afin de résoudre le problème d'allocation d'armes à des cibles. Le principale question de cette étude était de comment pouvoir considérer ensemble la totalité des objectifs et sélectionner la meilleure des solutions disponibles. L'idée clé sur laquelle repose cette méthode est que la meilleure solution peut être vue comme celle qui obtient les meilleurs résultats pour l'ensemble des objectifs. Ainsi, chaque objectif sera optimisé indépendamment, puis en se basant sur une analogie bio-inspirée des jeux évolutionnaires, un processus d'évolution des espèces (solutions) va déterminer lesquelles survivent le mieux à l'ensemble des environnements (espace de solutions) en se basant sur le score qu'elles ont obtenu dans ces différents espaces. La principale contribution est donc que contrairement aux autres méthodes d'optimisation multi-objectif, il est possible de comparer ensemble des objectifs très hétérogènes et l'intervention d'un expert n'est pas nécessaire. De plus, les propriétés mathématiques de la théorie des jeux évolutionnaires offrent une stabilité qui se révèle être indispensable pour des applications industrielles. Enfin, la méthode est validée sur un simulateur dédié à l'allocation d'armes à des cibles afin de répondre à un réel besoin opérationnel