클러스터링 작업의 경우, 로봇은 측면 길이가 100m인 사각형 모양의 영역에 무작위로 퍼지기 시작했으며, 단일 클러스터를 형성하기 위해 서로를 찾는 목표를 가지고 있었습니다. 그러나 통신 범위가 제한되고 환경이 제한되지 않았기 때문에 특정 초기 조건은 하나 이상의 클러스터를 형성할 수 있습니다. 진화 하는 동안, 컨트롤러는 형성 된 클러스터의 수에 따라 점수가 매겨졌다. 두 대의 로봇이 같은 클러스터에 속해 있었는데, 둘 사이의 거리가 7m보다 열등한 경우. 피트니스 기능은 시간 동안 클러스터 수의 가중치 합계를 기준으로 정의되었습니다: (4) T가 각 시험의 총 시간 단계 수인 경우, R은 로봇의 수이며, ct는 단계 t. 임무의 통합에서 로봇에 의해 형성된 클러스터의 수입니다. -특정 센서: 이 백서에 제시된 실험에서 로봇 컨트롤러는 주로 행동 결정 프로세스를 위해 주변 로봇의 위치와 위치에 의존했습니다. 그러나 카메라 나 수중 음파 와 같은 온보드 센서에서 수집 된 데이터의 통합은 다른 작업의 컨트롤러에 필수적인 입력이 될 수 있습니다. 이러한 데이터를 처리할 수 있는 진화 하는 컨트롤러의 과제는 두 가지: (i) 데이터는 신경 컨트롤러에 공급 될 수 있는 의미 있는 정보로 분해 하는 사소한 되지 않을 수 있습니다. (ii) 센서는 시뮬레이션에서 정확하게 모델링되어야 합니다. 유전체 DNA는 퓨어진 DNA 분리 키트(미국 미네소타 주 젠트라 시스템즈)를 사용하여 4 ml EDTA 항응고혈액에서 추출되었습니다. Rs6415084 rs3798220 및 RS10455872 LPA는 제조업체의 지시에 따라 TaqMan 유전자형 차별 분석법(미국 캘리포니아 주 응용 생물시스템)을 사용하여 각 환자에 대해 결정되었습니다.

확장성: 클러스터링 및 분산 동작을 사용하여 확장성을 명시적으로 연구했습니다(섹션 6.1). 같은 무리 크기(4대에서 8대)로 동일한 조종기를 테스트했고, 군단의 성능과 동작은 군단의 크기에 관계없이 비슷했습니다. 모니터링 작업에서 군단의 성능(덮여 있는 공간의 양)은 로봇 수에 비례한다는 것을 보여주었습니다(섹션 6.2). 군단 동작의 바람직한 특성에는 확장성과 견고성이 포함됩니다[12]. 더 많은 장치가 추가될 때 성능이 향상되어야 하며(혼잡 및 과밀화와 같은 문제가 제한 요소가 될 때까지), 개별 유닛의 실패는 나머지 군단의 성능을 손상시키지 않아야 합니다. 진화된 제어기능을 갖춘 실제 로봇 떼가 이러한 특성을 표시할지 평가하기 위해,(i) 4대와 6대의 로봇을 사용하여 분산 및 클러스터링 작업에 대한 확장성 실험, (ii) 견고성 실험을 추가로 실행했습니다. 시간의 기간 이후에 두 번째 로봇 그룹이 군단에 추가되는 분산 작업 및 (iii) 작업 실행 중에 로봇이 물리적으로 제거되는 모니터링 작업에 대한 견고성 실험(결함 시뮬레이션) 후 다시 도입 기간 동안 모든 실험은 이전 실험에서 실제 하드웨어에서 가장 높은 성능을 보인 컨트롤러를 통해 실제 환경에서 수행되었습니다. Lp(a)는 콜레스테롤이 풍부한 저밀도 지단백(LDL) 입자로 구성된 혈장 지단백질로, 1개의 아포리포프로테인 B100(apoB100) 분자및 이황화 결합을 통해 부착된 추가의 아포리프로테인(apo(apo)) 단백질을 갖는다[1].

이전 연구는 높은 Lp (a) 수준은 심혈 관 질환의 발생률과 심각도 증가와 관련 된 설명 [2-7].

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