確率的ロードマップシミュレーション

ロボット制御においては確率的ロードマップシミュレーション[1]は、ロボットの動作計画のために開発された確率的ロードマップ[2]法(PRM)にヒントを得ています

これらの方法の主なアイデアは、幾何学的に複雑な高次元空間からランダムにサンプリングされた点を結ぶローカルパスのグラフを構築することにより、その空間の接続性を捉えることです。ロードマップG = (V,E)は有向グラフです。各頂点vは、 Cでランダムにサンプリングされた配座です。頂点 v iから頂点 v jへの各(有向)エッジには重み P ijが付けられます。これは、分子が現在 v iにある場合に、配座 v jに移動する確率を表します。 v iからv jへのエッジがない場合、確率 P ijは 0 です。それ以外の場合は、配座間のエネルギー差によって決まります。

確率的ロードマップシミュレーションは、ロードマップ上の複数の経路を同時に解析することで、分子運動の速度論を探索するために使用されます。確率的ロードマップシミュレーションでは、分子運動のアンサンブル特性(例えば、フォールディング確率(P Fold)、リガンド-タンパク質結合における脱出時間)を効率的かつ正確に計算します。P Fold値は、マルコフ連鎖理論の第一段階解析を用いて計算されます

参照

参考文献

  1. ^ Apaydin, Mehmet Serkan; Brutlag, Douglas L.; Guestrin, Carlos; Hsu, David; Latombe, Jean-Claude (2002)、「確率的ロードマップシミュレーション:分子運動を解析するための効率的な表現とアルゴリズム」、第6回国際計算生物学会議の議事録、pp.  12– 21、doi :10.1145/565196.565199、ISBN 1-58113-498-3
    • また、Apaydin, Mehmet Serkan、Brutlag, Douglas L.、Guestrin, Carlos、Hsu, David、Latombe, Jean-Claude、Varma, Chris (2003)「確率的ロードマップシミュレーション:分子運動解析のための効率的な表現とアルゴリズム」、Journal of Computational Biology10 ( 3–4 ): 257– 281、doi :10.1089/10665270360688011、PMID  12935328も参照。
  2. ^ Kavraki, LE ; Svestka, P.; Latombe, J.-C. ; Overmars, MH (1996)、「高次元構成空間における経路計画のための確率的ロードマップ」、IEEE Transactions on Robotics and Automation12 (4): 566– 580、CiteSeerX 10.1.1.19.6316doi :10.1109/70.508439 
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