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J-GLOBAL ID：201702226721703152   整理番号：17A0395022

粒子群最適化アルゴリズムに基づく水質センサ最適化配置研究【JST・京大機械翻訳】

Research on optimization deployment of water quality sensor based on particle swarm optimization algorithm

著者 (6件)： Yu Xingyun (School of Computer and Information Engineering,Beijing Technology and Business University) ,  Sun Qian (School of Computer and Information Engineering,Beijing Technology and Business University) ,  Wang Xiaoyi (School of Computer and Information Engineering,Beijing Technology and Business University) ,  Xu Jiping (School of Computer and Information Engineering,Beijing Technology and Business University) ,  Wang Li (School of Computer and Information Engineering,Beijing Technology and Business University) ,  Zhang Huiyan (School of Computer and Information Engineering,Beijing Technology and Business University)
資料名： Chuanganqi yu Weixitong  (Chuanganqi yu Weixitong)
巻： 35  号： 12  ページ： 30-32,036  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2884A  ISSN： 2096-2436  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： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 異なる汚染レベルの水域に対して重点モニタリング区域の集中型カバーモニタリング問題を提出した。モニタリング領域におけるセンサネットワークの配置の前に,重み係数調整に基づく粒子群最適化(PSO)アルゴリズムを用いて,大規模監視範囲における大域的被覆監視問題を解決するために,ネットワーク被覆能力に及ぼす異なる粒子群の数の影響を比較した。シミュレーション結果は以下を示す。PSOアルゴリズムは,最大被覆率の条件の下で,センサネットワークノードの高速自己適応配置を実現し,そして,計算速度は速く,そして,局所最適を避けることができた。ネットワーク被覆の能力は,粒子群の数の増加とともに増加し,粒子群の数が20に達したとき,ネットワークの被覆能力は減少した。ネットワークが最大範囲の均一配置を実現した後、重点的に水域の集中的なカバーモニタリングを保障し、実際の客観的な水質監視データを保障することができる。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 被覆率 ,  水域 ,  被覆 ,  *水質 ,  高速度 ,  センサネットワーク ,  ネットワーク ,  *センサ ,  *最適化 ,  計算機処理速度 ,  *アルゴリズム
準シソーラス用語： 水質監視 ,  自己適応 ,  重み係数 ,  *粒子群最適化 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： sensor network ,  covering deployment ,  water environment monitoring ,  particle swarm optimization(PSO)

分類 (2件)： 数値計算  (JE02000J) ,  システム設計・解析  (IA02030D)

タイトルに関連する用語 (4件)： 粒子群最適化アルゴリズム ,  水質 ,  最適化 ,  研究