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J-GLOBAL ID：201802259154476516   整理番号：18A1930328

分散ベクトルベースCAモデルのための新しいK平均クラスタ化ベースのタスク分解法【JST・京大機械翻訳】

A Novel k-Means Clustering Based Task Decomposition Method for Distributed Vector-Based CA Models

著者 (4件)： Li Zhenqiang ,  Guan Xuefeng ,  Wu Huayi ,  Gong Jianya
資料名： ISPRS International Journal of Geo-Information (Web)  (ISPRS International Journal of Geo-Information (Web))
巻： 6  号： 4  ページ： 93  発行年： 2017年 
JST資料番号： U7212A  ISSN： 2220-9964  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： スイス (CHE)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： ますます多くのベクトルベースのセルラオートマトン(VCA)モデルを構築し,急速に変化する都市と都市地域をモデル化するために並列計算を活用した。並列シミュレーションの間,空間分割,例えばグリッド分割(GRID)と再帰的二値空間分割(BSP)に基づく一般的なタスク分解法は,VCAパーセルタスクの不均一性を十分に与えられない。本論文では,この問題を解決するために,KCPと名付けたk-平均クラスタリングに基づく分散VCAモデルのための新しいタスク分解法を提案した。最初に,多角形データセットを重心に基づくポイントに変換して,それは2つのパーセルのサイズと外側の距離を結合した。次に,低コスト再帰二次分割を適用して,パーセル密度に基づく初期クラスタ中心を決定した。最後に,隣接パーセルをk-平均クラスタ化を通して同じ細分化に割り当てることができた。結果として,提案したKCP法は,バランスのとれた局所的作業負荷を達成するために,タスクの数と計算の複雑さの両方を考慮した。従来の空間分割法,すなわちGRIDとBSPによる提案したKCP法を評価するために,典型的な都市VCA成長モデルを設計した。KCPは,GRIDおよびBSPと比較して,最も短い全シミュレーション時間を有した。実験的都市成長シミュレーションの間,単一反復に費やされた時間はBSPで15%,GRID法で25%減少した。120m近傍バッファサイズによる全シミュレーション時間は,32コアで約3分まで1時間以上減少した。Copyright 2018 The Author(s) All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： モデリング ,  *分割法 ,  重心 ,  並列演算 ,  都市 ,  シミュレーション ,  計算量 ,  セルラオートマトン ,  *クラスタ ,  *ベクトル ,  高速度 ,  *クラスタ化
準シソーラス用語： 細分化 ,  空間分割 ,  並列シミュレーション , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： ベクトルに基づくCA ,  分散コンピューティング ,  k平均クラスタ化 ,  タスク分解

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  統計学  (AB08000H)

引用文献 (24件)：

• Menard, A. Vecgca: A vector-based geographic cellular automata model allowing geometric transformations of objects. Environ. Plan. B Plan. Des. 2008, 35, 647-665.
• Moreno, N.; Wang, F.; Marceau, D.J. Implementation of a dynamic neighborhood in a land-use vector-based cellular automata model. Comput. Environ. Urban Syst. 2009, 33, 44-54.
• Moore, K. Resel filtering to aid visualisation within an exploratory data analysis system. J. Geogr. Syst. 2000, 2, 375-398.
• Shi, W.; Pang, M.Y.C. Development of voronoi-based cellular automata-an integrated dynamic model for geographical information systems. Int. J. Geogr. Inf. Sci. 2000, 14, 455-474.
• Shiyuan, H.; Deren, L. Vector Cellular Automata Based Geographical Entity. In Proceedings of the 12th International Conference on Geoinformatics, Gävle, Sweden, 7-9 June 2004.

タイトルに関連する用語 (7件)： ベクトル ,  Ca ,  モデル ,  平均 ,  クラスタ化 ,  タスク ,  分解法