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J-GLOBAL ID：201702277307835632   整理番号：17A1595500

社会的力に基づく群衆避難シミュレーションにおける半クラスタリングアルゴリズムの応用【JST・京大機械翻訳】

Application of binary clustering algorithm to crowd evacuation simulation based on social force

著者 (3件)： Li Yan (山東師范大学信息科学与工程学院,済南250014;山東省分布式計算机軟件新技術重点実験室,済南250014) ,  Liu Hong (山東師范大学信息科学与工程学院,済南250014;山東省分布式計算机軟件新技術重点実験室,済南250014) ,  Zheng Xiangwei (山東師范大学信息科学与工程学院,済南250014;山東省分布式計算机軟件新技術重点実験室,済南250014)
資料名： Jisuanji Yingyong  (Jisuanji Yingyong)
巻： 37  号： 5  ページ： 1491-1495,1511  発行年： 2017年 
JST資料番号： C2535A  ISSN： 1001-9081  CODEN： JYIIDU  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： 社会的力モデル(SFM)を用いて群衆避難をシミュレーションする前に、まず人群に対してクラスタリングを行う必要がある。しかしながら,k中心クラスタ化(k-medoids)と統計的情報グリッドクラスタリング(STING)の2つの従来のクラスタリングアルゴリズムは,クラスタ化効率と精度の両方において,要求を満たすことができない。この問題を解決するために,折り返しクラスタリングアルゴリズム(BCA)を提案した。このアルゴリズムは,中心クラスタ化とグリッドクラスタリングに基づく二つの方法を結合し,二つの方法を用いてグリッドを分割し,反復クラスタリングを必要としない。まず第一に,データを2つの方法によってグリッドに分割して,次に,格子内のデータ密度に従ってコアグリッドを選択して,次に,中心グリッドを中心として近隣のグリッドをクラスタ化して,最後にそれらの原理に従って残りのグリッドをクラスタ化した。実験結果により,クラスタ化時間において,BCAの平均値がSTINGアルゴリズムの48.3%であり,k-medoidsアルゴリズムの14%未満であることを示した。しかし,k-medoidsアルゴリズムの平均精度はBCAの50%だけであり,STINGアルゴリズムの平均値はBCAの88%であっただけであるが,クラスタ化の正確さにおいてはわずかにしかならないということを示している。そのため、BCAは効率と正確率においていずれもSTINGとk-medoidsアルゴリズムより明らかに優れている。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： モデル ,  *アルゴリズム ,  *避難 ,  クラスタ化
準シソーラス用語： *クラスタリングアルゴリズム ,  *避難シミュレーション , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： clustering algorithm ,  STatistical INformation Grid (STING) ,  k-medoids ,  crowd evacuation simulation ,  Social Force Model (SFM)

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (4件)： 社会 ,  避難シミュレーション ,  クラスタリングアルゴリズム ,  応用