機械学習を導入したレイトレーシングシステムについて

摘要

In order to improve the precision and calculation efficiency of the ray-tracing system which we developed earlier, we additionally implemented machine learning algorithms of a neural network and a genetic algorithm. As for the neural network, we trained the neural network to compensate errors in our ray-tracing system and examined the error compensation effect of parameters inputted into the neural network. As for the genetic algorithm (GA), we evaluated the performance of GA ray-tracing method in urban macro cellular environment, from the viewpoint of processing time and an estimation error.%我々が開発したレイトレーシングシステムに，精度及び演算効率を高める為，ニューラルネットワーク及び遺伝的アルゴリズムを追加実装した．ニューラルネットワークでは実測データにより学習させたニューラルネットワークを用い，補正された推定値と実測値とを比較し，ニューラルネットワークに入力するパラメータの誤差補正効果について検討したので報告する．遺伝的アルゴリズム（GA）では市街地マクロセル環境におけるGAレイトレーシング法の性能を，処理時間と推定誤差から評価したので報告する．