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J-GLOBAL ID：201902237145177084   整理番号：19A0466309

衛星ダウンリンク再計画問題: iotインターネット接続のためのBPニューラルネットワークとハイブリッドアルゴリズムアプローチ【JST・京大機械翻訳】

The Satellite Downlink Replanning Problem: A BP Neural Network and Hybrid Algorithm Approach for IoT Internet Connection

著者 (4件)： Song Yan-Jie (College of Systems Engineering, National University of Defense Technology, Changsha, China) ,  Song Bing-Yu (College of Systems Engineering, National University of Defense Technology, Changsha, China) ,  Zhang Zhong-Shan (College of Systems Engineering, National University of Defense Technology, Changsha, China) ,  Chen Ying-Wu (College of Systems Engineering, National University of Defense Technology, Changsha, China)
資料名： IEEE Access  (IEEE Access)
巻： 6  ページ： 39797-39806  発行年： 2018年 
JST資料番号： W2422A  ISSN： 2169-3536  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： インターネットの時代において,衛星の役割はますます重要になった。衛星資源の利用は,インターネットのインターネット接続の高速インターネット接続のニーズを満たすことができる。衛星と地上間の効果的な通信が重要である。本論文では,衛星ダウンリンク再計画問題に対する改良遺伝的アルゴリズム(GA)に基づく適切な組合せ手法を提案した。GAの初期母集団を,逆伝搬(BP)ニューラルネットワーク(NN)を用いて最適化した。最初に,種々のスケジューリング方式を用いてBP NNを訓練して,特性を自己適応学習を通して抽出した。訓練後のNNモデルはGAの入力情報に対する良好な初期解を提供する。スケジューリングGAと局所探索アルゴリズムから成るこのハイブリッドアルゴリズム(HA)は,ダウンリンクタスクシーケンスの再計画を迅速に完了できる。HAの能力はBP NNによって強化される。一連の実験を用いて,HAの妥当性を証明した。異なるスケールインスタンスの結果で明らかにされたように,提案したアルゴリズムは他のスケジューリングアルゴリズムよりも優れている。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： 遺伝的アルゴリズム ,  学習 ,  母集団 ,  *ニューラルネットワーク ,  近傍探索法 ,  最適化 ,  高速度 ,  スケジューリング ,  *インターネット ,  *アルゴリズム ,  *ハイブリッドアルゴリズム ,  逆伝播ニューラルネットワーク ,  *ダウンリンク ,  自己適応システム ,  進化的計算 ,  改変
準シソーラス用語： スケジューリングアルゴリズム ,  自己適応 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 信号理論  (ND02020G)

タイトルに関連する用語 (6件)： 衛星 ,  ダウンリンク ,  計画 ,  IoT ,  インターネット ,  BPニューラルネットワーク