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J-GLOBAL ID：201902292148053704   整理番号：19A1292537

リモートセンシング並列処理のための効率的フレームワーク:人工蜂コロニーアルゴリズムとマルチエージェント技術の統合【JST・京大機械翻訳】

An Efficient Framework for Remote Sensing Parallel Processing: Integrating the Artificial Bee Colony Algorithm and Multiagent Technology

著者 (3件)： Yang Lina (Institute of Remote Sensing and Digital Earth, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100094, China) ,  Sun Xu (Institute of Remote Sensing and Digital Earth, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100094, China) ,  Li Zhenlong (Department of Geography, University of South Carolina, Columbia, SC 29208, USA)
資料名： Remote Sensing (Web)  (Remote Sensing (Web))
巻： 11  号： 2  ページ： 152  発行年： 2019年 
JST資料番号： U7270A  ISSN： 2072-4292  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： リモートセンシング(RS)画像処理は,最適化問題に変換することができ,それは,結果の精度を改良するために,人工ハチコロニー(ABC)アルゴリズムのような群知能アルゴリズムによって次に解明することができた。しかし,そのような最適化アルゴリズムはしばしば重い計算負荷をもたらす。RS最適化の計算課題に対処するABCの固有の並列計算能力を実現するために,エージェント間の通信コストの低減による改良型マルチエージェント(MA)ベースのABCフレームワークを,MA技術を利用することによって提案した。複数の計算ノードに位置する2つのタイプのエージェント,大量のハチエージェントと1つの行政エージェントを設計した。エージェント間の通信と協調に基づいて,RS最適化コンピューティングを,分散型と同時方式で実現した。事例研究としてハイパースペクトルRSクラスタリングとエンドメンバー抽出を用いて,実験結果は,提案したMAベースABCアプローチが最適化精度を維持しながら計算効率を効果的に改善できることを示した。Copyright 2019 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： 並列演算 ,  *エージェント ,  画像処理 ,  最適化 ,  *リモートセンシング ,  *並列処理 ,  *アルゴリズム ,  事例研究 ,  最適化問題 ,  クラスタ化
準シソーラス用語： 計算効率 ,  ハイパースペクトル ,  計算負荷 ,  最適アルゴリズム ,  *マルチエージェント , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： リモートセンシング ,  最適化 ,  並列処理 ,  マルチエージェント

分類 (2件)： リモートセンシング一般  (AD04000L) ,  測樹学  (FF01040T)

引用文献 (29件)：

• Richards, J.A. Remote Sensing Digital Image Analysis-An Introduction; Springer: Berlin/Heidelberg, Germany, 2012.
• Wang, Q.; Meng, Z.; Li, X. Locality adaptive discriminant analysis for spectral-spatial classification of hyperspectral images. IEEE Geosci. Remote Sens. Lett. 2017, 14, 2077-2081.
• Peng, X.; Feng, J.; Xiao, S.; Yau, W.; Zhou, J.T.; Yang, S. Structured autoencoders for subspace clustering. IEEE Trans. Image Process. 2018, 27, 5076-5086.
• Peng, X.; Yu, Z.; Yi, Z.; Tang, H. Constructing the l2-graph for robust subspace learning and subspace clustering. IEEE Trans. Cybern. 2017, 47, 1053-1066.
• Sun, X.; Yang, L.; Gao, L.; Zhang, B.; Li, S.; Li, J. Hyperspectral image clustering method based on artificial bee colony algorithm and markov random fields. J. Appl. Remote Sens. 2015, 9.

タイトルに関連する用語 (6件)： リモートセンシング ,  並列処理 ,  フレームワーク ,  人工蜂コロニーアルゴリズム ,  マルチエージェント ,  統合