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J-GLOBAL ID：201902289701053385   整理番号：19A0526636

エネルギー効率のための前向き日先データセンタ運転スケジューリング:マルチ遺伝子遺伝的アルゴリズムを用いたMIOCPの解法【JST・京大機械翻訳】

Proactive day-ahead data center operation scheduling for energy efficiency: Solving a MIOCP using a multi-gene genetic algorithm

著者 (6件)： Antal Marcel (Computer Science Department, Technical University of Cluj-Napoca, Cluj-Napoca, Romania) ,  Pop Claudia (Computer Science Department, Technical University of Cluj-Napoca, Cluj-Napoca, Romania) ,  Cioara Tudor (Computer Science Department, Technical University of Cluj-Napoca, Cluj-Napoca, Romania) ,  Anghel Ionut (Computer Science Department, Technical University of Cluj-Napoca, Cluj-Napoca, Romania) ,  Tamas Ionut (Computer Science Department, Technical University of Cluj-Napoca, Cluj-Napoca, Romania) ,  Salomie Ioan (Computer Science Department, Technical University of Cluj-Napoca, Cluj-Napoca, Romania)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICCP  ページ： 527-534  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： 本論文では,運転コストを最小化するために,前日のDC運転をスケジュールするための積極的な最適化手法を提案することにより,データセンタ(DC)のエネルギー効率の問題に取り組んだ。NP困難であることが知られている混合整数最適制御問題として,積極的最適化技法を定式化した。いくつかの勾配ベースソルバーによりこの問題を解くのに必要な時間は入力データに依存するので,一定数のステップで近似解を計算する進化アルゴリズムベースのソルバを提案した。Proactive DC最適化技術を,Lindo Lingo数学ソルバを用いて,遺伝的アルゴリズムを用いて実行した。最後に,提案した解を,Lingoソルバが解を決定するのに長すぎる場合の近似解を計算することができ,5%のデータセンター前日運転の全体的コスト改善を示し,評価したシナリオに対して3.3%のコスト節約のみを達成することを示した。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： *データセンタ ,  最適制御 ,  *エネルギー効率 ,  *スケジューリング ,  定式化 ,  *遺伝的アルゴリズム ,  NP困難 ,  *遺伝子 ,  最適化手法
準シソーラス用語： 費用節約 ,  進化的アルゴリズム ,  近似解 ,  入力データ ,  ソルバ , 【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 (7件)： エネルギー効率 ,  データセンタ ,  スケジューリング ,  マルチ ,  遺伝子 ,  遺伝的アルゴリズム ,  解法