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J-GLOBAL ID：201502203593834571   整理番号：15A1117320

高速鉄道インフラストラクチャの検出のためのPSO(粒子群最適化)アルゴリズムに基づくセンサネットワーク物理的トポロジー最適化【Powered by NICT】

PSO Algorithm Based Sensor Network Physical Topology Optimization for Detection of High Speed Railway Infrastructure

著者 (6件)： Dong Honghui (State Key Lab. of Rail Traffic Control and Safety, Beijing Jiaotong Univ., Beijing) ,  Yao Tingting (State Key Lab. of Rail Traffic Control and Safety, Beijing Jiaotong Univ., Beijing) ,  Li Haijian (Coll. of Metropolitan Transportation, Beijing Univ. of Technol., Beijing) ,  Jia Limin (State Key Lab. of Rail Traffic Control and Safety, Beijing Jiaotong Univ., Beijing) ,  Liu Chengkun (School of Traffic and Transportation, Beijing Jiaotong Univ., Beijing) ,  Qin Yong (State Key Lab. of Rail Traffic Control and Safety, Beijing Jiaotong Univ., Beijing)
資料名： Zhongguo Tiedao Kexue  (Zhongguo Tiedao Kexue)
巻： 36  号： 2  ページ： 118-124  発行年： 2015年 
JST資料番号： W1483A  ISSN： 1001-4632  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： 高速鉄道インフラストラクチャの状態は列車運転の安全性に影響を及ぼす。センサネットワーク技術は,高速鉄道インフラストラクチャのための実時間と全天候検出を実現することが可能になった。高速鉄道インフラストラクチャを検出するためのセンサネットワークのアプリケーション要求によれば,三層ネットワーク通信モデルを提案し,これはエンド装置(ED),中継点(RP)とアクセスポイント(AP)で構成されている。検出領域における内分泌かく乱物質の種類と量を考えると,整数計画法モデルは,帯域幅利用率を最大化するために構築し,センサネットワークの物理的トポロジー最適化問題は,複数の整数計画問題に変換される。センサネットワークと検出領域にいくつかのセンサネットワークを用いた二例を対象とし,PSO(粒子群最適化)アルゴリズムに基づく解決法を提案した。60EDsへの適用例は,提案した方法を検証するために示した。APとRPとそれらの対応するED組合せ戦略の最適数は,50種類全ての反復操作で得られた。数値解析結果は,提案した通信モデル,物理的トポロジー最適化法とアルゴリズムは,高速鉄道インフラストラクチャ検出の物理的トポロジー最適化問題を解くことができることを示した。添加では,効果的にセンサネットワークのコストを下げ,ネットワーク通信のための最適リンクを決定することができる。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： *位相幾何学 ,  帯域幅 ,  *高速鉄道 ,  最適化問題 ,  *センサネットワーク ,  *インフラストラクチャー ,  内分泌撹乱物質 ,  *アルゴリズム ,  通信系モデル
準シソーラス用語： 最大化 ,  利用率 ,  ネットワーク通信 ,  実時間 ,  *位相最適化 ,  *粒子群最適化 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 鉄道輸送・サービス一般  (TC01010R) ,  線路構造,軌道材料  (RC07030B) ,  輸送と業務  (TC01030N)

タイトルに関連する用語 (8件)： 高速鉄道 ,  インフラストラクチャ ,  PSO ,  粒子群最適化 ,  アルゴリズム ,  センサネットワーク ,  物理 ,  トポロジー最適化