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J-GLOBAL ID：201902238231271889   整理番号：19A0517088

クラウド製造環境におけるハイブリッドエネルギーを意識した資源割付手法【JST・京大機械翻訳】

A Hybrid Energy-Aware Resource Allocation Approach in Cloud Manufacturing Environment

著者 (3件)： Zheng Hao (State Key Laboratory of Fluid Power and Mechatronic Systems, Zhejiang University, Hangzhou, China) ,  Feng Yixiong (State Key Laboratory of Fluid Power and Mechatronic Systems, Zhejiang University, Hangzhou, China) ,  Tan Jianrong (State Key Laboratory of Fluid Power and Mechatronic Systems, Zhejiang University, Hangzhou, China)
資料名： IEEE Access  (IEEE Access)
巻： 5  ページ： 12648-12656  発行年： 2017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)は,製造業のためのクラウドコンピューティングの広い応用からの新しいサービス指向の生産パラダイムである。この製造モードの目的は,運転効率を改善するために資源共有とオンデマンド製造モードを提供することである。資源配分はCMfgを実行するための重要な技術と考えられている。CMfgにおける従来の資源配分アプローチは,主に最適資源選択プロセスに焦点を合わせているが,製造資源に対するエネルギー消費はほとんど考慮されていない。応答において,本論文は,エネルギー効率的で満足な製造サービスを獲得するのを助けるために,ハイブリッドエネルギー意識資源配分アプローチを提案した。CMfgにおけるエネルギー意識資源配分に関する問題記述を最初にまとめた。次に,適切な候補サービスを得るために,ファジィ類似度に基づく局所選択戦略を提案した。エネルギー認識サービス構成のための多目的数学モデルを確立し,非支配ソーティング遺伝的アルゴリズム(NSGA-II)を採用して組合せ最適化プロセスを実行した。さらに,理想解への類似性による順序選好のための技術を用いて,最適複合サービスを決定した。最後に,事例研究を示し,提案した手法の有効性を検証した。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： 製造業 ,  エネルギー効率 ,  有効性 ,  曖昧さ ,  エネルギー消費 ,  遺伝的アルゴリズム ,  類似性 ,  *資源割付 ,  ソーティング ,  事例研究 ,  数学モデル
準シソーラス用語： 組合せ最適化 ,  オンデマンド ,  資源共有 ,  クラウドコンピューティング , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 移動通信  (ND08030H)

タイトルに関連する用語 (6件)： クラウド製造 ,  環境 ,  エネルギー ,  意識 ,  資源割付 ,  手法