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J-GLOBAL ID：202202269055683612   整理番号：22A0977773

共同観測衛星ミッション計画問題のための二重個体群人工蜂コロニーアルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

Dual-Population Artificial Bee Colony Algorithm for Joint Observation Satellite Mission Planning Problem

著者 (3件)： Jiang Xuemei (School of Electronic Engineering, Xidian University, Xi’an, China) ,  Song Yanjie (College of Systems Engineering, National University of Defense Technology, Changsha, China) ,  Xing Lining (School of Electronic Engineering, Xidian University, Xi’an, China)
資料名： IEEE Access  (IEEE Access)
巻： 10  ページ： 28911-28921  発行年： 2022年 
JST資料番号： W2422A  ISSN： 2169-3536  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 地球観測衛星は,画像を撮影することによりユーザにサービスを提供する。衛星とミッションの数の急速な増加は,ミッション計画をより難しくする。この問題を解決するために,本論文はマルチ個体群進化アルゴリズムを採用した。最初に,共同観測衛星ミッション計画問題(JOSMPP)の混合整数計画モデルを構築した。その後,二重母集団人工ハチコロニーアルゴリズム(DPABC)と発見的タスクスケジューリングアルゴリズムを提案した。2つの学習ベースのネクタ生成法を用いて,個体群最適化の方向を誘導した。探索個体群を用いて,採用したハチの段階でネクタ探索をリードし,補足個体群を用いて探索性能を改善した。これらの2つの個体群の性能に従って,候補個体群を,オノッカーの検索を実現するために作り出す。個体群探索の各世代の後,2つの母集団の組成を,性能に従って調整した。最後に,実験結果は,DPABCアルゴリズムが,地球観測衛星の共同任務計画問題を解決するために,複数の最先端アルゴリズムより多くの利点を有することを示した。Copyright 2022 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 ,  学習 ,  整数計画法 ,  画像 ,  モデル ,  *個体群 ,  母集団
準シソーラス用語： ネクタ ,  進化的アルゴリズム ,  地球観測衛星 ,  探索性能 ,  人工ハチコロニーアルゴリズム , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  宇宙通信  (ND08040S)

タイトルに関連する用語 (6件)： 共同観測 ,  衛星 ,  ミッション計画 ,  問題 ,  個体群 ,  人工蜂コロニーアルゴリズム