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J-GLOBAL ID：202002230697676567   整理番号：20A2278934

優先基地局を持つ遺伝的アルゴリズムを用いたドローン軌道最適化【JST・京大機械翻訳】

Drone Trajectory Optimization using Genetic Algorithm with Prioritized Base Stations

著者 (4件)： Qiao Tianrui (University of Electronic Science and Technology of China,Glasgow College UESTC,Chengdu,China) ,  Sambo Yusuf A. (University of Glasgow,James Watt School of Engineering,Scotland,United Kingdom) ,  Imran Muhammad A. (University of Glasgow,James Watt School of Engineering,Scotland,United Kingdom) ,  Ahmad Wasim (University of Glasgow,James Watt School of Engineering,Scotland,United Kingdom)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： CAMAD  ページ： 1-6  発行年： 2020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： ドローンは,移動性,柔軟性および高度に対する適応性のようなユニークな特性により,災害後のシナリオで緊急タスクを実行するために広く適用されてきた。しかし,ドローンは限られたエネルギー容量を持ち,それは飛行時間における主要な欠点を示し,そのようなシナリオにおける性能に影響する。したがって,軌道最適化は,ドローンのそのような応用のための重要な研究問題になった。本論文では,ドローン飛行のための起源と最終目的のポイントである固定ゲートウェイノードに,災害ゾーン内に配備された一時的基地局(BS)からフェリーデータに対する単一ドローンに対する最適軌道設計を提示した。飛行中のドローンによって消費される最短距離と最小時間を考慮した遺伝的アルゴリズム(GA)ベースのアプローチを用いた。また,いくつかのBSが,前もってドローンに未知である遅延要求を持つケースを調べた。シミュレーション結果は,提案したGAベースのアプローチの性能がベンチマーク網羅的探索アルゴリズムのものと一致し,2つのアルゴリズムの間の計算時間における差異がBSの数と共に増加することを示した。したがって,提案アルゴリズムは,災害地域に12のBSが存在するとき,ベンチマーク網羅的探索アルゴリズムと比較して,96.4%低い計算時間複雑性を有した。Copyright 2020 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： *アルゴリズム ,  *最適化 ,  シミュレーション ,  渡船 ,  最適軌道 ,  適応性 ,  *基地局 ,  柔軟性 ,  *無人機 ,  飛翔 ,  ベンチマーク ,  *遺伝的アルゴリズム
準シソーラス用語： 探索アルゴリズム ,  複雑性 ,  移動性 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (6件)： 優先 ,  基地局 ,  遺伝的アルゴリズム ,  ドローン ,  軌道 ,  最適化