文献

J-GLOBAL ID：202202245652533348   整理番号：22A0311765

無線センサネットワークにおける人工知能のアルゴリズムと応用【JST・京大機械翻訳】

Algorithm and Application of Artificial Intelligence in Wireless Sensor Network Coverage

著者 (4件)： Gao Ruiyang (Beihang University, Beijing, China) ,  Chen Tingran (Beihang University, Beijing, China) ,  Zhang Xin (Beihang University, Beijing, China) ,  Lv Ziliang (Beihang University, Beijing, China)
資料名： Smart Innovation, Systems and Technologies  (Smart Innovation, Systems and Technologies)
巻： 257  ページ： 1-6  発行年： 2022年 
JST資料番号： W5072A  ISSN： 2190-3018  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 既存の問題を解決する強力な処理能力による人工知能アルゴリズムは,多くの専門家と学者の注意を引きつけた。それは無限センサネットワークと徐々に結合し,エネルギー制御位置決めシステム,ルータ選択などに関して多くの研究がなされてきた。パーティクルスウォームアルゴリズムの遅い収束は,これらの問題を解決するために最良であるので,人工ポテンシャル場アルゴリズムにおける人工ポテンシャル場(仮想力パーティクルスウォーム最適化アルゴリズム,VFPSO)に基づくパーティクルスウォームアルゴリズムを提示して,反復プロセスのパーティクルスウォーム最適化アルゴリズムは,粒子間の仮想力を導入し,そして,最適化問題の初期解は,より均等に広がり,反発力のフロントエンド最適化反復法は,より強かった。後期段階では,アンカーノードはアルゴリズムの収束効率を改善するために強化され,より高い品質の最良解が見出される。Copyright The Author(s), under exclusive license to Springer Nature Singapore Pte Ltd. 2022 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 ,  収束 ,  最適化問題 ,  逐次近似 ,  粒子 ,  *人工知能 ,  スループット ,  斥力 ,  スウォーム ,  *センサネットワーク ,  ルータ【通信】
準シソーラス用語： 粒子群最適化 ,  *無線センサネットワーク ,  位置決めシステム , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： 人工知能アルゴリズムの応用 ,  無線センサネットワークの応用 ,  人工ポテンシャル場粒子群最適化アルゴリズム

分類 (4件)： 数値計算  (JE02000J) ,  人工知能  (JE08000Z) ,  計算機網  (JC03000K) ,  システム最適化手法  (IA02050Z)

タイトルに関連する用語 (4件)： 無線センサネットワーク ,  人工知能 ,  アルゴリズム ,  応用