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J-GLOBAL ID：201702262192527557   整理番号：17A1932165

ハイブリッド遺伝的粒子群最適化アルゴリズムに基づくフェイズドアレイレーダのためのスケジューリング方式を提案した。【JST・京大機械翻訳】

Scheduling based on the hybrid genetic particle swarm algorithm for the phased array radar

著者 (5件)： Zhang Haowei (空軍工程大学防空反導学院,陜西 西安,710051) ,  Xie Junwei (空軍工程大学防空反導学院,陜西 西安,710051) ,  Zhang Zhaojian (空軍工程大学防空反導学院,陜西 西安,710051) ,  Zong Binfeng (中国人民解放軍94710部隊,江蘇 无錫,214000) ,  Sheng Chuan (空軍工程大学防空反導学院,陜西 西安,710051)
資料名： Xitong Gongcheng yu Dianzi Jishu  (Xitong Gongcheng yu Dianzi Jishu)
巻： 39  号： 9  ページ： 1985-1991  発行年： 2017年 
JST資料番号： C2068A  ISSN： 1001-506X  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： フェイズドアレイレーダにおけるタスクスケジューリングの問題を解決するために,粒子群最適化(PSO),遺伝的アルゴリズム(GA),および発見的インタリーブスケジューリングアルゴリズムを組み合わせた新しいハイブリッドアルゴリズムを提案した。カオス理論を用いて,粒子群最適化アルゴリズムの飛行パラメータを最適化し,動的慣性重みづけを設計し,遺伝的アルゴリズムにおける交差と突然変異操作を導入し,アルゴリズムを高速に収束させ,局所最適化を実現した。インテリジェントアルゴリズムのフレームワークにおいて,発見的タスクインタリービングアルゴリズムを提案して,それは,レーダタスクにおける待ち時間の時間資源をさらに利用することができた。シミュレーション結果により,遺伝的アルゴリズムと比較して,提案したアルゴリズムの収束速度がより速く,より良い結果を得ることができることを示した。従来の発見的アルゴリズムと比較して,提案したアルゴリズムのスケジューリング成功率は42%増加し,時間利用率は40%増加し,実現率は33%増加し,時間オフセット率は73%減少した。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： シミュレーション ,  重みづけ ,  待ち時間 ,  *最適化 ,  突然変異 ,  *アルゴリズム ,  *スケジューリング ,  *遺伝 ,  遺伝的アルゴリズム
準シソーラス用語： 利用率 ,  発見的アルゴリズム ,  収束速度 ,  ハイブリッドアルゴリズム ,  タスクスケジューリング ,  *粒子群最適化 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： phased array radar ,  scheduling ,  particle swarm algorithm ,  genetic algorithm

分類 (5件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  システム設計・解析  (IA02030D) ,  その他のオペレーションズリサーチの手法  (KA03070E) ,  電力系統一般  (NB02000E) ,  統計的品質管理  (KB04030W)

タイトルに関連する用語 (3件)： 粒子群最適化アルゴリズム ,  スケジューリング ,  提案