データベース収録論文2022·Global
動的ドメイン変換リソーススケジューリングアプローチ：都市農業における水灌漑スケジューリング
Dynamic domain transformation resource scheduling approach: water irrigation scheduling for urban farming
Megat Nabil Irwan Megat Amerudin, Siti Khatijah Nor Abdul Rahim, Nasiroh Omar, Mohd Suffian Sulaiman, Amir Hamzah Jaafar, Raseeda Hamzah
IAES International Journal of Artificial Intelligence
Urban Farm DB の要約
本研究は、都市農業における水灌漑スケジューリングを解決するため、動的ドメイン変換アプローチ（DTA）を採用し、動的な不確実性に対応し、非最適なスケジュールを回避することを目指した。提案モデルは3つの異なるデータセットでテストされた。結果として、動的DTAを使用しない場合、すべてのインスタンスでコストが高くなることが観察され、DTAがより高品質なソリューションを生成し、アドホックな変更を考慮したリソーススケジューリングにおいてより効果的な方法であることが示された。