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J-GLOBAL ID：201902226776149235   整理番号：19A0248213

建物エネルギー管理のための居住者の行動を制御するための最適化者の分析【JST・京大機械翻訳】

Analysis of Optimizers to Regulate Occupant’s Actions for Building Energy Management

著者 (7件)： Pal Monalisa (Machine Intelligence Unit, Indian Statistical Institute, Kolkata, India) ,  Sengupta Raunak (Department of Electrical Engineering Indian Institute of Technology, Patna, India) ,  Bandyopadhyay Sanghamitra (Machine Intelligence Unit, Indian Statistical Institute, Kolkata, India) ,  Alyafi Amr Alzouhri (GSCOP Laboratory, Grenoble Institute of Technology, Grenoble, France) ,  Ploix Stephane (CNRS, Grenoble INP Inria, G-SCOP, Univ. Grenoble Alpes, Grenoble, F-38000, France) ,  Reignier Patrick (CNRS, Grenoble INP, Inria, LIG, Univ. Grenoble Alpes, Grenoble, F-38000, France) ,  Saha Sriparna (Department of Computer Science and Technology, Indian Institute of Technology, Patna, India)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICAPR  ページ： 1-6  発行年： 2017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： 居住者と彼らの行動は,それらの不満を最小化するために,与えられた物理的文脈の下で,ユーザ行動の最適スケジュールを見出すことを含む,以前の研究によって報告されたように,建築エネルギー管理において主要な役割を果たしている。しかし,関連する問題に対する種々の最適化器の比較と性能解析は,以前に研究されておらず,問題の基礎となる特性への洞察を得るのに不可欠である。本研究では,4つの一般的で最新の多目的最適化アルゴリズムの性能を示した。最適スケジュールを推定するためのDEMO,NSGA-III,およびΘ-DEAを,より多くの代替トレードオフ解(柔軟性)を発見し,より小さい最小正味不満足値(収束速度)に収束するために,最小平均室内条件を見出す能力の観点から解析した。結果はNSGA-IIがNSGA-IIIとΘ-DEAよりわずかに良い能力を持つことを示した。しかし,それは明らかにDEMOを上回った。最近開発されたポピュレーション動力学指標も最適化器の観測された特徴を支持するために適用される。提案した解析パラダイムは,最適化問題がいくつかの他の目的を含むように拡張されるときにも使用できる。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： 柔軟性 ,  性能分析 ,  *住民 ,  *最適化 ,  最適化問題
準シソーラス用語： NSGA-II ,  屋内 ,  収束速度 ,  最適アルゴリズム ,  ユーザ行動 , 【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 (5件)： 建物エネルギー ,  居住者 ,  行動 ,  最適化 ,  分析