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J-GLOBAL ID：202002242146777095   整理番号：20A2038332

LSTMベース代理評価器を用いた進化的空調最適化【JST・京大機械翻訳】

Evolutionary Air-Conditioning optimization Using an LSTM-Based Surrogate Evaluator

著者 (3件)： Ohta Yoshihiro (Mitsubishi Electric Corporation,5-1-1, Ofuna, Kamakura,Kanagawa,Japan,247-8501) ,  Sasakawa Takafumi (Tokyo Denki University,Ishizaka, Hatoyama-machi, Hiki-gun,Saitama,Japan,350-0394) ,  Sato Hiroyuki (The University of Electro-Communications,1-5-1 Chofugaoka, Chofu,Tokyo,Japan,182-8585)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： CEC  ページ： 1-8  発行年： 2020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： 代理解評価器を用いた高速空調温度最適化システムを提案した。シミュレーションベースの進化的最適化は最適化問題の数学モデルの定式化を必要とせず,ブラックボックスを考慮することにより問題の処理を可能にする。しかし,シミュレーションベースの解評価はしばしば時間がかかる。進化的アルゴリズムが最適化のために多くの候補解を生成する必要があるので,時間消費解評価は,空調温度最適化で遭遇するボトルネックである。建物シミュレータは,複雑なシミュレーションを通して,候補空調温度設定を入力することにより,熱的快適性レベルと電力利用を提供する。結果は,単純な数学モデルで得られたものと比べて有用であるが,それは時間がかかる。最適化プロセスを加速するために,再帰ニューラルネットワークアーキテクチャである時系列予測長短期メモリに基づく代理評価者を提案した。時間消費建築シミュレータの代わりに,代理評価者は,熱的快適性と電力消費の2つの時系列データを出力し,スケジュールを多目的粒子スウォームベース最適化OMOPSOで最適化した。実験結果は,提案システムが実用的スケジュールセットを得ることができて,最適化が代理評価者を使用することによって加速されることを示した。Copyright 2020 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： 記憶装置 ,  *最適化 ,  シミュレーション ,  最適化問題 ,  シミュレータ ,  *空気調和 ,  電力消費 ,  数学モデル ,  ブラックボックス ,  定式化 ,  熱的快適性
準シソーラス用語： 進化的アルゴリズム ,  時系列データ ,  時系列予測 ,  温度設定 , 【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)： LSTM ,  評価器 ,  進化 ,  空調 ,  最適化