論文の概要: Solving MKP Applied to IoT in Smart Grid Using Meta-heuristics Algorithms: A Parallel Processing Perspective

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.15927v1
• Date: Mon, 29 Jun 2020 10:49:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-15 14:14:10.220447
• Title: Solving MKP Applied to IoT in Smart Grid Using Meta-heuristics Algorithms: A Parallel Processing Perspective
• Title（参考訳）: メタヒューリスティックスアルゴリズムを用いたスマートグリッドにおけるIoT応用MKPの解決:並列処理の視点から
• Authors: Jandre Albertyn, Ling Cheng, Adnan M. Abu-Mahfouz
• Abstract要約: 南アフリカの電力価格の上昇は、スマートグリッドのようなデマンドサイドマネジメント(DSM)デバイスの必要性を招いている。 スマートグリッドがピークに達するためには、そのエネルギー管理コントローラ(EMC)システムを最適化する必要がある。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.22940141855172028
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Increasing electricity prices in South Africa and the imminent threat of load shedding due to the overloaded power grid has led to a need for Demand Side Management (DSM) devices like smart grids. For smart grids to perform to their peak, their energy management controller (EMC) systems need to be optimized. Current solutions for DSM and optimization of the Multiple Knapsack Problem (MKP) have been investigated in this paper to discover the current state of common DSM models. Solutions from other NP-Hard problems in the form of the iterative Discrete Flower Pollination Algorithm (iDFPA) as well as possible future scalability options in the form of optimization through parallelization have also been suggested.
• Abstract（参考訳）: 南アフリカの電力価格の上昇と過負荷電力網による負荷削減の差し迫った脅威は、スマートグリッドのような需要側管理(dsm)デバイスの必要性につながった。 スマートグリッドがピークに達するためには、そのエネルギー管理コントローラ(EMC)システムを最適化する必要がある。 DSMの現在の解法とMKP(Multiple Knapsack Problem)の最適化について,DSMモデルの現状を明らかにするために検討した。 他のNP-Hard問題からの解法として、反復離散フラワーポリネレーションアルゴリズム (iDFPA) の形での解や、並列化による最適化の形での将来の拡張性オプションも提案されている。

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