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Communication dans un congrès

Collision avoidance using neural networks learned by genetic algorithms

Abstract : As Air Traffic keeps increasing, many research programs focus on collision avoidance techniques. In this paper, a neural netwok learned by genetic algorithm is introduced to solve conflicts between two aircrafts. The learned NN is then tested on different conflicts and compared to the optimal solution. Results are very promising.
Type de document :
Communication dans un congrès
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https://hal-enac.archives-ouvertes.fr/hal-00937688
Contributeur : Laurence Porte Connectez-vous pour contacter le contributeur
Soumis le : vendredi 25 avril 2014 - 16:07:59
Dernière modification le : lundi 4 juillet 2022 - 08:36:39
Archivage à long terme le : : vendredi 25 juillet 2014 - 10:41:19

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  • HAL Id : hal-00937688, version 1

Citation

Nicolas Durand, Jean-Marc Alliot, Joseph Noailles. Collision avoidance using neural networks learned by genetic algorithms. IEA-AEI 1996, 9th International Conference on Industrial and Engineering Applications of Artificial Intelligence and Expert systems, Jun 1996, Nagoya, Japan. pp xxxx. ⟨hal-00937688⟩

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