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J-GLOBAL ID：202002281595453963   整理番号：20A2520031

自動車経路計画における改良型Gray Wolf最適化-極値学習機械アルゴリズムの最適化に関する研究【JST・京大機械翻訳】

Research on Optimization of Improved Gray Wolf Optimization-Extreme Learning Machine Algorithm in Vehicle Route Planning

著者 (2件)： Li Shijin (Academic Affairs Office, Yunnan University of Finance and Economics, Kunming, Yunnan 650221, China) ,  Wang Fucai (Yunnan Business Information Engineering School, Kunming, Yunnan 650000, China)
資料名： Discrete Dynamics in Nature and Society  (Discrete Dynamics in Nature and Society)
巻： 2020  ページ： Null  発行年： 2020年 
JST資料番号： W2228A  ISSN： 1026-0226  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 知的輸送の急速な発展によって,知的アルゴリズムと経路計画は,交通圧力を緩和する効果的方法になった。知的アルゴリズムは,トラフィック最適化効率を実現する際に優先選択モードを実現できる。しかし,知能には局所最適化があり,大域的最適化を実現することは難しい。本論文では,アンチラーニングモデルを用いて,グレイクォーアルゴリズムが局所最適化に陥る問題を解決した。異なる渦の位置を更新した。局所最適化に陥るとき,現在の位置を最適化して,グローバル最適化を実現した。極端学習機械(ELM)アルゴリズムモデルを導入して,改良Gray Wolf最適化(IGWO)最適化を加速し,収束速度を改善した。最後に,実験は,IGWO-ELMアルゴリズムが経路計画において比較して,アルゴリズムが理想効果と高効率を持つことを示した。Copyright 2020 Shijin Li and Fucai Wang. 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 ,  *学習 ,  *自動車 ,  *学習機械 ,  *経路探索
準シソーラス用語： 高効率 ,  大域的最適化 ,  収束速度 ,  ローカル最適化 ,  極度学習機械 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

引用文献 (15件)：

• W.-H. Wang, Y. Wang, Z. Li, C.-Z. Wei, J.-C. Zhao, L.-q. Sun, "Effect of a strengthened ecological floating bed on the purification of urban landscape water supplied with reclaimed water," Science of the Total Environment, vol. 622-623, pp. 1630-1639, 2018.
• S. Zhao, Y. Liu, M. Sundhararajan et al., "Evaluation system for the sustainable development of urban transportation and ecological environment based on SVM," Journal of Intelligent & Fuzzy Systems, vol. 34, no. 2, pp. 831-838, 2018.
• J. B. Liu, J. Zhao, Z. Cai, "On the generalized adjacency, Laplacian and signless Laplacian spectra of the weighted edge corona networks," Physica A, vol. 540, pp. 1-11, 2020.
• W. Liu, J. Li, L. Ren et al., "Exploring livelihood resilience and its impact on livelihood strategy in rural China," Social Indicators Research, vol. 150, no. 3, pp. 977-998, 2020.
• J.-B. Liu, J. Zhao, H. He, Z. Shao, "Valency-based topological descriptors and structural property of the generalized sierpiński networks," Journal of Statistical Physics, vol. 177, no. 6, pp. 1131-1147, 2019.

タイトルに関連する用語 (8件)： 自動車 ,  経路計画 ,  gray ,  最適化 ,  極値 ,  学習機械 ,  アルゴリズム ,  研究