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J-GLOBAL ID：201702234963847228   整理番号：17A0105687

グリッドコスト距離計算の改良アリコロニーアルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

A Method of Computing Raster Cost Distance Based on the Improved Ant Colony Algorithm

著者 (5件)： Qu Xiaokang (College of Resource and Environment, University of Chinese Academy of Sciences) ,  Rui Xiaoping (College of Resource and Environment, University of Chinese Academy of Sciences) ,  Han Ying (College of Resource and Environment, University of Chinese Academy of Sciences) ,  Li Xiangchen (College of Resource and Environment, University of Chinese Academy of Sciences) ,  Wu Bin (College of Resource and Environment, University of Chinese Academy of Sciences)
資料名： Diqiu Xinxi Kexue Xuebao  (Diqiu Xinxi Kexue Xuebao)
巻： 18  号： 8  ページ： 1052-1059  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2670A  ISSN： 1560-8999  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： グリッドデータモデルは地理情報科学分野の主要なデータモデルであり、コスト距離分析はその重要な応用方向の一つである。しかし,グリッドデータ量が大きいとき,従来のDIJKSTRA解法の効率は低いので,本論文では,改良アリコロニーアルゴリズムを用いて,グリッドコストの距離を解決する方法を提案した。最初に,人工知能アルゴリズムに適したグリッドデータモデルと符号化法を構築した。次に,これらのベースの上で,初期の化Yi群は,隣接したグリッドユニット間の距離コストを計算するために状態確率選択機構を採用して,経路選定の間の情報交換を強化して,アルゴリズムの収束速度を加速するために,改良したフェロモン更新機構を採用した。最終的に,遺伝的アルゴリズムの選択,交差,および突然変異オペレータによって生産されるコスト距離の解を導入して,解の大域的解を増加させる。本論文では、北極地域の海氷密集度のデータに基づき、北極地域における航行ルートに適したコスト距離を求めた。実験結果は,アリコロニーアルゴリズムと遺伝的アルゴリズムの優位性を結合した改良アリコロニーアルゴリズムが,グリッドデータに基づくコスト距離を効率的に解決することができることを示した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： フェロモン ,  経路選定 ,  遺伝的アルゴリズム ,  人工知能 ,  海氷 ,  情報交換 ,  突然変異 ,  *アルゴリズム ,  航行 ,  データモデル ,  オペレータ ,  通信操作
準シソーラス用語： 北極地方 ,  収束速度 ,  *アントアルゴリズム ,  *距離計算 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： raster data model ,  cost distance ,  ant colony algorithm ,  genetic algorithm

分類 (1件)： 光通信方式・機器  (ND10000B)

タイトルに関連する用語 (3件)： グリッド ,  距離計算 ,  アリコロニーアルゴリズム