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J-GLOBAL ID：202102247007605142   整理番号：21A0229655

改良適応遺伝的アルゴリズムに基づく列車通信ネットワークのトポロジー最適化【JST・京大機械翻訳】

Topology Optimization of Train Communication Network Based on Improved Adaptive Genetic Algorithm

著者 (6件)： He Deqiang (Guangxi University,School of Mechanical Engineering Guangxi Key Laboratory of Manufacturing System & Advanced Manufacturing Technology,Nanning,China) ,  Wang Yasong (Guangxi University,School of Mechanical Engineering Guangxi Key Laboratory of Manufacturing System & Advanced Manufacturing Technology,Nanning,China) ,  Chen Yanjun (Guangxi University,School of Mechanical Engineering Guangxi Key Laboratory of Manufacturing System & Advanced Manufacturing Technology,Nanning,China) ,  Yuan Yuzhao (Guangxi University,School of Mechanical Engineering Guangxi Key Laboratory of Manufacturing System & Advanced Manufacturing Technology,Nanning,China) ,  Chen Tao (Nanning CRRC Aluminum Precision Processing Co., LTD,Nanning,China,530031) ,  Liu Jianren (Nanning CRRC Aluminum Precision Processing Co., LTD,Nanning,China,530031)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： ICCT  ページ： 182-189  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： 既存の列車通信ネットワークにおける低帯域幅と低リアルタイム性能の問題を解決するために,新規トポロジー最適化方式を提示した。列車サブネット間のデータトラフィックは,トポロジー最適化を通して減少した。グローバル最適解を得るために,改良適応遺伝的アルゴリズムを提示した。このアルゴリズムでは,交差確率と突然変異確率にS字関数を用いた。個体群進化の始めに,確率は十分な個体を得るために高レベルに留まり,後の確率は適応度関数の保証された収束に急速に低減できた。用例分析は,アルゴリズムに基づく最適化方式が,各々のサブネット内のデータトラフィックのバランスをとることができて,サブネットの間のデータトラフィックを減少して,それは列車通信ネットワークのリアルタイム性能を著しく改良することができることを示した。Copyright 2021 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 ,  *ネットワーク ,  *列車通信 ,  突然変異 ,  帯域幅 ,  個体群
準シソーラス用語： 最適解 ,  適応度関数 ,  *位相最適化 ,  実時間 ,  サブネットワーク , 【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 (3件)： 適応遺伝的アルゴリズム ,  列車通信 ,  トポロジー最適化