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J-GLOBAL ID：201702234683446692   整理番号：17A1779084

適応アリコロニー最適化アルゴリズムに基づく動的経路計画【Powered by NICT】

Dynamic path planning based on adaptable Ant colony optimization algorithm

著者 (3件)： Yu Kun-Ming (Computer Science and Information Engineering Chung Hua University Hsinchu, Taiwan) ,  Lee Ming-Gong (Leisure and Recreation Management Chung Hua University Hsinchu, Taiwan) ,  Chi Shih-Shih (Computer Science and InformationEngineering Chung Hua University Hsinchu, Taiwan)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： FGCT  ページ： 1-7  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
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： 近年,多くの観光資源は各種輸送と余暇活動の普及の利便性により,休暇または休日中の重交通問題を受けてきた。しかし,いくつかの一般的経験に基づいて,異なるレクリエーション引力は,与えられた観光地域の単一経路に沿って位置する必要がない。所定の地域ですべてのレクリエーション引力が訪問するために基づく配列に配置されているならば,訪問者は,この配列の初期スポットで発生する交通渋滞に起因するスケジュール遅れを受ける可能性がある。本研究は,経路配置問題を解くための適応アリコロニー最適化アルゴリズム(AACO)を開発した。瞬時最適経路情報を提供できることを動的計画システムを確立するために,本研究では,レジャー旅程の考察と経路計画モデルの実際の運転を組み合わせたものである。目標は,訪問者の「sattractions選好を考慮できるシステムを作ることである,各訪問者のための調整移動経路を支援するためのGoogle Maps APIを用いた。実験結果は,このシステムが短時間で景観スポットに旅行者の希望レベルに応じて経路を計画できることを示した。このアルゴリズムによって計算された目標値の和である元のアリ最適化アルゴリズム(ACO)と改善されたアリ最適化アルゴリズム(IACO)のそれよりも大きかった。結果はimprovedACOアルゴリズムの平均総目標値が25.53%高いことを示した平均移動時間は34.32%減少した;平均計算時間は,従来のアリ最適化アルゴリズム(ACO)のそれよりも25.53%減少した。アルゴリズムは,旅行ルート計画問題を効果的に改善できることを見出した。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： 観光 ,  レジャー ,  *経路探索 ,  *アルゴリズム ,  レクリエーション ,  旅行 ,  交通混雑 ,  配置問題
準シソーラス用語： 移動時間 ,  *最適アルゴリズム ,  目標値 ,  旅行者 ,  訪問者 ,  観光資源 ,  *アントアルゴリズム , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 観光,レクリエーション  (RD04030J)

タイトルに関連する用語 (3件)： 適応 ,  アリコロニー最適化アルゴリズム ,  経路計画