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J-GLOBAL ID：201702292385563987   整理番号：17A1594371

自己適応二重粒子群に基づく緊急物資配送空間最適化【JST・京大機械翻訳】

Spatial Optimization for Emergency Materials Allocation Based on a Self-adaptive Binary-state PSO Algorithm

著者 (4件)： Chen Tongli (東莞市地理信息与規画編制研究中心,广東東莞,523129) ,  Ma Shifa (广東省国土資源技術中心,广州,510075) ,  Xu Shuyuan (中山大学地理科学与規画学院,广州,510275) ,  Li Haibo (東莞市地理信息与規画編制研究中心,广東東莞,523129)
資料名： Redai Dili  (Redai Dili)
巻： 37  号： 3  ページ： 383-391  発行年： 2017年 
JST資料番号： C3477A  ISSN： 1001-5221  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： 応急物資のスケジューリングは典型的な社会サービス空間の最適化問題であり、粒子群最適化アルゴリズムとGISを結合して応急物資の空間分配知能最適化モデルを構築する。まず第一に,従来の標準粒子群最適化アルゴリズムの次元が増加するので,粒子群進化曲線の曲率を個体群多様性として定義し,「二つの状態」を用いて,適応可能な二重進化機構を確立した。”捕食者”と”探索”の2つの状態を採用した。第二に,改良したアルゴリズムは,グローバル最適粒子に対してのみ変異を行い,「クラスタ飛行」と「外空探索」の間の協調をうまく制御した。第三に,動的再帰と生物学的知能の確率的特性を用いて,制約処理機構を確立した。低次元と高次元の理論モデル試験を通して,モデルが低次元最適化空間において絶対的最適解を得ることができることを証明した。高次元空間においても,非常に高い最適化精度が達成された。最後に、市の物資供給を事例として選択し、このモデルを用いて、試験区の物資配分のパターンを分析した。研究結果により、結合生物知能のGIS空間最適化モデルは知能都市の建設において重要な応用意義があることが明らかになった。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： スケジューリング ,  高次元 ,  クラスタ ,  最適化問題 ,  個体群 ,  都市 ,  *最適化 ,  アルゴリズム
準シソーラス用語： 最適解 ,  低次元 ,  制約処理 ,  最適化モデル ,  粒子群最適化 ,  *空間最適化 ,  *自己適応 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： particle swarm optimization ,  spatial optimization ,  self-adaptive ,  emergency materials ,  smart city

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (4件)： 自己適応 ,  重粒子 ,  配送 ,  空間最適化