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J-GLOBAL ID：201702241855077355   整理番号：17A1511210

ハイブリッド遺伝的演算子を用いた知的動的スペクトルアクセス【Powered by NICT】

Intelligent dynamic spectrum access using hybrid genetic operators

著者 (4件)： Islam Md. Jahidul (Department of Computer Science and Engineering, University of Minnesota, Twin Cities, MN 55455, USA) ,  Islam Md. Jahidul (Department of Computer Science and Engineering, Bangladesh University of Engineering and Technology, Dhaka 1000, Bangladesh) ,  Islam Md. Monirul (Department of Computer Science and Engineering, Bangladesh University of Engineering and Technology, Dhaka 1000, Bangladesh) ,  Alim Al Islam A.B.M. (Department of Computer Science and Engineering, Bangladesh University of Engineering and Technology, Dhaka 1000, Bangladesh)
資料名： Swarm and Evolutionary Computation  (Swarm and Evolutionary Computation)
巻： 36  ページ： 1-17  発行年： 2017年 
JST資料番号： W3213A  ISSN： 2210-6502  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,新しいハイブリッド動的スペクトルアクセス手法を示し,新しい遺伝的演算子を用いた補強されつつ古典的および確率的フレーバを組み合わせたマルチチャネル単一無線コグニティブ無線ネットワークのための。既存の古典的および確率論的アプローチは,ネットワーク構造に依存して異なった利点と損失を示した。著者らの提案した方法は,それらの両方から利点を抽出するそれらの欠点を制限しながらのための二つの異なるアプローチの間の微妙なバランスを利用した。さらに,筆者らが提案したアプローチでは,新しい遺伝的演算子を設計による開発の程度を高める。さらに,ns-2と呼ばれる広く使用されている離散事象シミュレータを用いて提案アプローチの徹底的な性能評価を行った。,グラフ理論,ゲーム理論,発見的,遺伝的アルゴリズム,エージェントベース学習およびオンライン学習に基づいたいくつかの既存アプローチをシミュレートした。シミュレーション結果は,種々の標準測定基準に基づいて,これらの最新技術よりも提案した知的動的スペクトルアクセスアプローチを用いた著しい性能改善を実証した。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： ネットワーク構造 ,  ゲーム理論 ,  シミュレーション ,  シミュレータ ,  *遺伝 ,  遺伝的アルゴリズム ,  性能評価 ,  学習 ,  グラフ理論
準シソーラス用語： オンライン学習 ,  確率的方法 ,  コグニティブ無線ネットワーク ,  マルチチャネル ,  *ダイナミックスペクトルアクセス , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： 動的スペクトルアクセス ,  ハイブリッド遺伝的演算子 ,  コグニティブ無線ネットワーク

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (2件)： 演算子 ,  動的スペクトルアクセス