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J-GLOBAL ID：201702266805817908   整理番号：17A0113699

進化的多目的アルゴリズムを用いた追跡エリア計画問題のモデル化【Powered by NICT】

Modeling the Tracking Area Planning Problem Using an Evolutionary Multi-Objective Algorithm

著者 (5件)： Chen Lei (Guangdong University of Technology, Guangzhou, CHINA) ,  Liu Hai-Lin (Guangdong University of Technology, Guangzhou, CHINA) ,  Fan Zhun (Guangdong Provincial Key Lab of Digital Signal and Image Processing, Shantou University, Shantou, CHINA) ,  Xie Shengli ,  Goodman Erik D. (BEACON Center for the Study of Evolution in Action, Michigan State University, Michigan USA)
資料名： IEEE Computational Intelligence Magazine  (IEEE Computational Intelligence Magazine)
巻： 12  号： 1  ページ： 29-41  発行年： 2017年 
JST資料番号： W1564A  ISSN： 1556-603X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： ロングタームエボリューション(LTE)ネットワークのための追跡エリア(TA)を計画するとき,移動演算子の主な関心は,位置更新コストとページングコストの両方の最小化を達成することである。制約条件を持つ多目的最適化を用いた新しい緑地TA計画モデル,二つの相反する目的間の良好なトレードオフを見出すことを目的としたを提案した。この新しいモデルはネットワーク地理情報を統合し,従って,より現実的にする。制約の影響を考慮して,提案したモデルの集団分解戦略に基づく進化的多目的アルゴリズムを設計した。実現不可能な解についての情報は,集団分解により完全に利用でき,アルゴリズム効率が大幅に改善することができる。有名な四色定理によりヒントを得た新しい符号化方式では,特にこの多目的TA計画モデル用に設計した。計算機シミュレーションを行い,新しいモデルの品質は,多目的モデルの結果を比較した単一目的モデルの結果により確認した。集団分解戦略の重要な役割も分解(MOEA/D)に基づく多目的進化的アルゴリズムを用いた提案したアルゴリズムを比較することにより同定されている。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： 品質 ,  *アルゴリズム ,  制約条件 ,  符号化 ,  *モデリング ,  計算機シミュレーション ,  ネットワーク ,  緑地
準シソーラス用語： 多目的進化的アルゴリズム ,  地理情報 ,  多目的最適化 ,  LTE【通信】 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 信号理論  (ND02020G)

タイトルに関連する用語 (8件)： 進化 ,  多目的 ,  アルゴリズム ,  追跡 ,  エリア ,  計画 ,  問題 ,  モデル化