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J-GLOBAL ID：201902224570791208   整理番号：19A2178206

LIDARを用いた最適位置割当のための遺伝的アルゴリズムにおける適合関数の比較研究【JST・京大機械翻訳】

Comparative study of fitness function in genetic algorithm for optimal site allocation using Lidar

著者 (3件)： Gomes Rahul (Dept. of Math and Computer Science, Minot State University, Minot, ND, USA) ,  Denton Anne (Dept. of Computer Science, North Dakota State University NDSU, Fargo, ND, USA) ,  Straub Jeremy (Dept. of Computer Science, North Dakota State University NDSU, Fargo, ND, USA)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2019  号： EIT  ページ： 255-260  発行年： 2019年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 避難と救助努力が一次重要である洪水のような災害シナリオにおいて,ベースキャンプを設定するための最も実行可能な場所を位置決めするために,地理空間データを用いる自律的遺伝的アルゴリズムを実行した。現代の地理情報システムパッケージは,位置割当問題を解決するための遺伝的アルゴリズム能力を組み込まない。本論文では,領域特異目的関数を用いた遺伝的アルゴリズムを導入し,データの空間的側面をベースキャンプの位置の実行可能性の評価と組み合わせた。ライダーデータを用いて,実行不可能な場所の選択を除外した。遺伝的アルゴリズムとLidarデータを組み込むことにより,探索空間を低減し,地上レベルの位置に対応する結果を得る。実装した遺伝的アルゴリズムを2つの異なる適応度関数を用いて試験した。実験により,適応度関数としてセクタ選択を用いることにより,距離を最大化するよりも良好な結果が得られ適応度関数としてのセクタ選択に対して,被覆面積は23.5%増加し,重なり面積は88%減少した。Copyright 2019 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 目的関数 ,  洪水 ,  被覆 ,  *遺伝的アルゴリズム ,  救助 ,  割当問題 ,  地理情報システム ,  *LIDAR
準シソーラス用語： *レーザレーダ ,  適応度関数 ,  探索空間 ,  LIDARデータ ,  自律性 ,  空間データ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (5件)： LIDAR ,  割当 ,  遺伝的アルゴリズム ,  関数 ,  研究