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J-GLOBAL ID：201402259309927422   整理番号：14A0468412

改良型Hopfieldニューラルネットワークと遺伝的アルゴリズムに基づく動的ルート案内アルゴリズム

DYNAMIC ROUTE GUIDANCE ALGORITHM BASED ON IMPROVED HOPFIELD NEURAL NETWORK AND GENETIC ALGORITHM

著者 (2件)： LIN Na (Shenyang Aerospace Univ., Shenyang, CHN) ,  LIU Hongdong (Shenyang Aerospace Univ., Shenyang, CHN)
資料名： International Journal of Innovative Computing, Information and Control  (International Journal of Innovative Computing, Information and Control)
巻： 10  号： 2  ページ： 811-822  発行年： 2014年04月 
JST資料番号： F1199A  ISSN： 1349-4198  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 動的ルート案内システムにおける動的交通変化に関するニーズを満たすために,Hopfieldニューラルネットワーク(HNN)に遺伝的オペレータを適用する手法を提案した。特に,局所最適値に陥りやすく収束の遅いHNNの生来的な弱点に対処した。具体的には,ネットワークの大域探索能力を保証すると共に,HNNに動的学習レートを導入し,ニューラルネットワークの収束レートを向上させた。シミュレーション実験は2つのパートから成る。ひとつは,oliver30問題に関するものであり,提案アルゴリズムと従来アルゴリズムを比較した。その結果,提案アルゴリズムによってより良好な最適解を容易に得られることが判った。もうひとつは,MapX5.0+VC6.0環境で実施した。シミュレートした実交通状況の下で,提案アルゴリズムは,運転者の要求により適合したルートを求めることができた。(翻訳著者抄録)

シソーラス用語： 案内システム ,  *都市交通 ,  *Hopfield模型 ,  *遺伝的アルゴリズム ,  解 ,  時間 ,  道路交通 ,  機械学習
準シソーラス用語： Hopfieldニューラルネットワーク ,  大域最適解 ,  移動時間 ,  ルート案内

分類 (2件)： 都市交通  (TA01020W) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (4件)： Hopfieldニューラルネットワーク ,  遺伝的アルゴリズム ,  ルート案内 ,  アルゴリズム