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J-GLOBAL ID：201502208915029086   整理番号：15A1206769

インテリジェント戦場準備のための,生物地理学における種の豊富さモデルの拡張版に基づく2相予期システム設計

Two-phase anticipatory system design based on extended species abundance model of biogeography for intelligent battlefield preparation

著者 (3件)： GOEL Lavika (Dept. of Computer Sci. & Information Systems, Birla Inst. of Technol. & Sci. (BITS), Pilani, Vidya Vihar, Rajasthan ...) ,  GUPTA Daya (Dep. of Computer Sci. & Engineering, Delhi Technological Univ. (DTU), Delhi, IND) ,  PANCHAL V.K. (SBIT, Sonipat & (Retd.) Defense Terrain & Res. Lab, Defense & Res. Dev. Organization, Metcalfe House, Delhi, IND)
資料名： Knowledge-Based Systems  (Knowledge-Based Systems)
巻： 89  ページ： 420-445  発行年： 2015年11月 
JST資料番号： T0426A  ISSN： 0950-7051  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文では,生物地理学ベース最適化(BBO)の拡張モデルを提案した。本モデルでは,古典的BBOとは反対に,生息地のHSI値が種の移出速度や移入速度にのみ依存するのではなく,HSI値が,考慮している生息地の特性に依存した,SIVの様々な組合せの関数になっている。本拡張モデルでは,BBOにおける低HSI解から高HSI解への移行で要求される取組みの新しい概念も導入した。こうして,提案したBBO拡張モデルは,2008年12月にDan SimonによってBBOとして最初に提案された最適化技法の高度化を提供した。本BBO拡張モデルで導入した概念とそれに伴う数学に基づき,本研究における最適化問題の目標であるインテリジェント戦場準備のための2相予期システムアーキテクチャを設計した。提案した予期システムは,戦場における敵部隊の展開戦略の予測,および敵基地攻撃のための最短で最も実現可能な経路の発見とにより,2つの目的を果たす。こうして,提案予期システムは伝統的方式の改善に使用できる。伝統的方式では,目標予測能力に欠け,所与の目標への適合経路しか発見できず,調整問題と目標誤識別による深刻な犠牲をもたらしかねなかった。設計したシステムは,目標予測精度に限界のあった伝統的意思決定技法を使用してきた戦場指揮官が主として使用できる。上記の自然計算技法の使用は,環境と地形を考慮した,敵基地の尤度とそれらを攻撃できる経路の評価プロセスの自動化により,戦場指揮官がインテリジェント戦場準備に対応するのを支援できる。アイワルの平原/砂漠地帯,およびムソーリの丘陵地帯における2つの自然地形シナリオに関する結果は,提案技法の性能が明らかに伝統的手法や他のACO,PSO,SGA,SOFM,FI,GAなどのEAよりも優れていることを示した。これらは,今日まで最小ピクセル数が各々351と310である衛星画像での経路計画に適用されてきた。場所予測への適用では,アイワルとムソーリにおける伝統的手法の最高予測効率は,提案手法と比較して各々13%と8%でしかなかった。Copyright 2015 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.

シソーラス用語： *最適化 ,  人工知能 ,  最適化問題 ,  地理的分布 ,  戦争
準シソーラス用語： アントコロニー最適化 ,  *生物地理学ベース最適化 ,  戦場 ,  粒子群最適化

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (7件)： 戦場 ,  生物地理学 ,  種の豊富さ ,  モデル ,  拡張 ,  予期 ,  システム設計