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J-GLOBAL ID：201702211812978351   整理番号：17A0116883

事例ベース学習と遺伝的アルゴリズムに基づいた衛星観測ミッションスケジューリング法【Powered by NICT】

Satellite Observing Mission Scheduling Method Based on Case-Based Learning and a Genetic Algorithm

著者 (5件)： Wang Chen ,  Chen Hao ,  Zhai Baorong ,  Li Jun ,  Chen Luo
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： ICTAI  ページ： 627-634  発行年： 2016年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 衛星観測スケジューリングは複雑な組合せ最適化問題である。電流研究は,通常,それを解くためのインテリジェント最適化法を採用し,歴史上の似通ったスケジューリング例を無視していた。アルゴリズム性能を改善するために,事例ベース学習法は,スケジューリングプロセスに導入した。問題の特性を考慮して,検索,マッチングと改訂衛星観測スケジューリング歴史的症例の方法を設計した。,事例ベース学習と遺伝的アルゴリズムに基づく新しいアルゴリズムを提案した。最後に,提案アルゴリズムの正当性と実用性を検証するために行ったいくつかの実験。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： *スケジューリング ,  組合せ最適化問題 ,  *アルゴリズム ,  *遺伝的アルゴリズム ,  電流 ,  マッチング ,  最適化
準シソーラス用語： 実用性 ,  *衛星観測 ,  *事例ベース学習 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (5件)： 事例ベース学習 ,  遺伝的アルゴリズム ,  衛星観測 ,  ミッション ,  スケジューリング