複数集団Global-best Modified Brain Storm Optimizationによるスマートコミュニティ全体最適化

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: SMF18033

グループ名: 【D】産業応用部門 スマートファシリティ研究会

発行日: 2018/08/03

タイトル(英語): Total Optimization of Smart City by Multi-population Global-best Modified Brain Storm Optimization

著者名: 佐藤 繭子(明治大学),福山 良和(明治大学),飯坂 達也(富士電機),松井 哲郎(富士電機)

著者名(英語): MAYUKO SATO(Meiji University),Yoshikazu Fukuyama(Meiji University),Tatsuya Iizaka(Fuji electric Co., Ltd.),Tetsuro Matsui(Fuji electric Co., Ltd.)

キーワード: スマートコミュニティ|全体最適化|複数集団|ブレインストームオプティミゼーション|進化計算|Smart Community|Total Optimization|Multi-population|Brain Storm Optimization|Evolutionary Computation

要約(日本語): 本論文では，複数集団Global-best Modified Brain Storm Optimization（以下，MP-GMBSO）によるスマートコミュニティ全体最適化を提案する。スマートコミュニティモデルを用い，エネルギーコスト最小化，ピークシフト，CO2排出量最小化を行う。スマートコミュニティモデルには電力，ガス，上下水道，産業，業務，家庭鉄道分野が含まれる。現在までに，様々な進化計算手法が適用されてきたが，解の質には改善の余地があった。提案するMP-GMBSOによる解は，オリジナルのGMBSOの解と比較する。その結果，提案法により更なる解の質の向上が確認できた。

要約(英語): This paper proposes a total optimization method of a smart city (SC) by multi-population global-best modified brain storm optimization (MP-GMBSO). Energy cost, actual electric power loads at peak load hours, and CO2 emission are minimized using a SC model. Many evolutionary computation techniques such as Differential Evolutionary Particle Swarm Optimization (DEEPSO), Brain Storm Optimization, Modified Brain Storm Optimization (MBSO), Global-best BSO (GBSO), and Global-best MBSO (GMBSO), which the authors have proposed, have been applied to the problem. The results by the proposed MP-GMBSO with various number of sub-populations based method are compared with those by the original GMBSO based method with one sub-population through simulations applied to a model of Toyama city, which is a moderately-sized city in Japan.

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 1,182 Kバイト