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J-GLOBAL ID：201702265183443009   整理番号：17A1746897

ISODATAアルゴリズムに基づくマルチエージェントタスク割当戦略【JST・京大機械翻訳】

Task Allocation Strategy of Multi-Agent Based on ISODATA Algorithm

著者 (4件)： Shi Haobin (西北工業大学 計算机学院, 陜西 西安 710129;西北工業大学 軟件与微電子学院, 陜西 西安 710072) ,  Zhang Renyu (西北工業大学 軟件与微電子学院,陜西 西安,710072) ,  Sun Gang (西北工業大学 軟件与微電子学院,陜西 西安,710072) ,  Li Lei (西北工業大学 計算机学院, 陜西 西安 710129;解放軍辺防学院 訓練部教務科, 陜西 西安 710108)
資料名： Xibei Gongye Daxue Xuebao  (Xibei Gongye Daxue Xuebao)
巻： 35  号： 3  ページ： 507-512  発行年： 2017年 
JST資料番号： C2195A  ISSN： 1000-2758  CODEN： XGDUE2  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： 都市地震など大規模災害が発生した後に、災害救援の救助範囲が大きく、現場の状況が変化し、遠隔コミュニケーションの閉塞、救助者の危険性などの問題を解決するため、特定の機能を持つマルチエージェントを用いて救援任務を展開し、分割の思想を利用した。マルチエージェントを都市の各地域に分配し、救助範囲を拡大し、救援時間を節約する方案を提案した。一方,従来のK平均クラスタリング法の欠点を克服するために,ISODATA(反復自己組織化データ解析)アルゴリズムに基づくマルチエージェントタスク割当戦略を提案し,異なる都市環境に従って適応クラスタリングを行った。実験結果は,提案した方法が従来のK平均アルゴリズムより良い救援効果を持つだけでなく,全体の救援効果も大いに促進することを示した。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 通信 ,  都市環境 ,  地震 ,  都市 ,  クラスタ化 ,  自己組織化 ,  救助 ,  データ解析 ,  *アルゴリズム
準シソーラス用語： クラスタリング法 ,  災害救助 ,  大規模災害 ,  *タスク割当 ,  *マルチエージェント , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (7件)： earthquake ,  rescue task ,  ad hoc agents ,  task allocation ,  clustering algorithms ,  multi-agent ,  ISODATA algorithm

分類 (2件)： ロボットの運動・制御  (IC04012J) ,  自然災害  (RA02030M)

タイトルに関連する用語 (4件)： アルゴリズム ,  マルチエージェント ,  タスク割当 ,  戦略