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J-GLOBAL ID：201802243765577419   整理番号：18A2081676

高速膨張油流出の面積推定と追跡のための修正ホタルアルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

Modified firefly algorithm for area estimation and tracking of fast expanding oil spills

著者 (9件)： Banerjee Abhijit (Department of Electronics and Communication, Dr. B C Roy Engineering College, Durgapur, India) ,  Banerjee Abhijit (Department of Computer Science, Dr. B C Roy Engineering College, Durgapur, India) ,  Banerjee Abhijit (Department of Computer Science and Engineering, National Institute of Technology, Durgapur, India) ,  Ghosh Dipendranath (Department of Electronics and Communication, Dr. B C Roy Engineering College, Durgapur, India) ,  Ghosh Dipendranath (Department of Computer Science, Dr. B C Roy Engineering College, Durgapur, India) ,  Ghosh Dipendranath (Department of Computer Science and Engineering, National Institute of Technology, Durgapur, India) ,  Das Suvrojit (Department of Electronics and Communication, Dr. B C Roy Engineering College, Durgapur, India) ,  Das Suvrojit (Department of Computer Science, Dr. B C Roy Engineering College, Durgapur, India) ,  Das Suvrojit (Department of Computer Science and Engineering, National Institute of Technology, Durgapur, India)
資料名： Applied Soft Computing  (Applied Soft Computing)
巻： 73  ページ： 829-847  発行年： 2018年 
JST資料番号： W2175A  ISSN： 1568-4946  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： 石油流出は現代の時代における主要な環境災害である。それは理解する必要がある。その起源と軌跡を分析し,追跡した。従って,それを最小汚染の限られた空間領域に閉じ込める。本研究では,Fireflyアルゴリズム(Yang,2008)に密接に基づいている改良Fireflyアルゴリズム(PropFA)を提案した。Fireflyアルゴリズムとは異なり,すべてのパラメータが現在,過去および期待目的関数値に基づいて動的に計算されるので,パラメータ調整はPropFAにおいて必要とされない。したがって,「探査」と「開発」の間の適切なバランスを維持する。提案したアルゴリズムを,18の古典的ベンチマーク関数,CEC-2005の14ベンチマーク関数(実パラメータ最適化),およびCEC-2013の28ベンチマーク関数(実パラメータ最適化に関する特別セッション)について評価した。PropFAを,PSO,CMA-ES,RC-MEMETIC,EDAなどのような現代の進化的およびメタ発見的アルゴリズムと比較した。数値結果は,PropFAがFireflyアルゴリズムの性能を強化することを示した。成功裏に,次元を横切る局所最小値を回避し,高速収束を持つ。次に,PropFAを用いて,高速格納容器と軌道推定のための不規則な動的油漏れの形状と面積を効率的に探索し,閉じて,追跡するために,スウォームUAV(無人航空機)の分散制御のためのシステムをモデル化した。また,提案した方法を用いて,効率的な閉じ込めのための漏れの周りのブーム配置位置を予測した。実験結果は,30のスウォームUAVサイズに適用された提案方法が,9分間,16km2の大きさの拡大油漏れを,完全に閉じ込め,追跡することができることを明らかにした。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *油漏れ ,  モデリング ,  ベンチマーク ,  パラメータ ,  分散制御 ,  *アルゴリズム ,  スウォーム ,  無人機 ,  軌跡 ,  *高速度 ,  石油 ,  目的関数 ,  マルチエージェントシステム
準シソーラス用語： パラメータ最適化 ,  ホタルアルゴリズム , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (8件)： マルチエージェントシステム ,  ホタルアルゴリズム ,  群ロボット ,  UAV ,  油流出 ,  Gnome ,  CEC2005 ,  CEC2013

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  システム最適化手法  (IA02050Z)

タイトルに関連する用語 (6件)： 膨張 ,  油流出 ,  面積 ,  推定 ,  追跡 ,  ホタルアルゴリズム