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J-GLOBAL ID：201702211569707293   整理番号：17A0201060

経路選択行動に着想を得た群知能アルゴリズム【Powered by NICT】

Swarm Intelligence Algorithm Inspired by Route Choice Behavior

著者 (6件)： Tian Daxin (Beijing Advanced Innovation Center for Big Data and Brain Computing, Beihang University) ,  Hu Junjie (Beijing Advanced Innovation Center for Big Data and Brain Computing, Beihang University) ,  Sheng Zhengguo (Department of Engineering and Design,University of Sussex) ,  Wang Yunpeng (Beijing Advanced Innovation Center for Big Data and Brain Computing, Beihang University) ,  Ma Jianming (The Texas Department of Transportation) ,  Wang Jian (College of Computer Science and Technology,Jilin University)
資料名： Fangsheng Gongcheng Xuebao(Yingwenban)  (Fangsheng Gongcheng Xuebao(Yingwenban))
巻： 13  号： 4  ページ： 669-678  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2612A  ISSN： 1672-6529  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 自身の経験,交通情報,その他の影響に基づく動的学習プロセス,旅行者の経路選択行動は協調最適化と一定日々進化過程の型である。旅行者は最良のルートを選択する経路選択を調整し,旅行時間と距離を最小化するか,または高速道路利用を最大にする。経路選択行動は人間,世界で最もインテリジェント動物に基づいているので,この群挙動はより知能を組み込むために期待されている。経路選択行動における既存の研究とは異なり,他の旅行者の影響は現実の考慮,個々の群への経路選択行動をするに経路選定の更新のために考慮した。数学的最適化問題を解くための旅行者の経路選択行動に触発された新しい群知能アルゴリズムを本論文で紹介した。古典的大域的粒子群最適化(PSO)アルゴリズムの結果と実験の結果の比較は,経路選択行動アルゴリズム(RCBA)の有効性を実証した。新しいアルゴリズムにより,経路選択挙動の研究のための複雑な問題と新しい道を解くための新しいアプローチを提供する。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 動物 ,  交通情報 ,  *経路選定 ,  旅行時間 ,  *アルゴリズム ,  最適化問題 ,  高速道路 ,  最適化 ,  *通信操作
準シソーラス用語： 粒子群最適化 ,  旅行者 ,  学習過程 ,  *群知能 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 群知能 ,  経路選択行動 ,  パーティクルスワーム最適化 ,  数学的最適化

分類 (2件)： 交通調査  (TB01031B) ,  運転者  (TB01040V)

タイトルに関連する用語 (5件)： 経路選択 ,  行動 ,  着想 ,  群知能 ,  アルゴリズム