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J-GLOBAL ID：201902215714919361   整理番号：19A0467211

クラウド製造における大量カスタム化のためのiotサービス最適構成へのアプローチ【JST・京大機械翻訳】

An Approach to Iot Service Optimal Composition for Mass Customization on Cloud Manufacturing

著者 (4件)： Li Tianyang (School of Computer Science and Technology, Harbin Institute of Technology, Harbin, China) ,  He Ting (School of Computer Science and Technology, Harbin Institute of Technology, Harbin, China) ,  Wang Zhongjie (School of Computer Science and Technology, Harbin Institute of Technology, Harbin, China) ,  Zhang Yufeng (Birmingham Business School, University of Birmingham, Birmingham, U.K.)
資料名： IEEE Access  (IEEE Access)
巻： 6  ページ： 50572-50586  発行年： 2018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： クラウド製造(CMfg)に関する大量カスタム化を実行するために,インターネット(IoT)-可能なサービス最適構成(ISOC)は,ユーザのカスタマイズされた生産要件を満たすために選択されたIoTサービスと製造クラウドサービスを効果的に複合するために使用されるキー技術である。ISOC問題の解決は,IoTサービスの成長スケールとISOC実行経路の高度化のコンテキストにおいて効率的に行われ,ISOCサービスの蓄積された経験的知識(EK)の不十分な調査によるものである。本論文では,大規模IoTサービス構成のためのEK指向遺伝的アルゴリズム(EK-GA)を提案した。最初に,IoTサービスとサービスドメイン特徴の特徴を完全に考慮することにより,IoTサービスのEKはサービス空間を分割するために豊富に探索される。第二に,初期母集団,演算子,および適合性関数におけるEK指向最適化戦略を提示して,ISOC問題を解決するための遺伝的アルゴリズムの局所的および大域的探索能力を改善した。最後に,民間CMfgにおける実世界ISOC問題を解くためのEK-GAの有効性を,3種類の実験を通して検証した。ISOC問題のためのIoTサービスのEKを利用することによって,本研究はCMfgに関する質量カスタム化のために新規貢献を作って,EK指向インテリジェンス最適化の実践を強化した。Copyright 2019 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： 有効性 ,  遺伝的アルゴリズム ,  母集団 ,  *カスタム化 ,  インターネット ,  適応性 ,  最適化
準シソーラス用語： 高度化 ,  クラウドサービス ,  モノのインターネット , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (4件)： 移動通信  (ND08030H) ,  人工知能  (JE08000Z) ,  パターン認識  (JE07000S) ,  信号理論  (ND02020G)

タイトルに関連する用語 (4件)： クラウド製造 ,  カスタム化 ,  IoT ,  サービス