Fog Computing for Energy-Aware Load Balancing and Scheduling in Smart Factory
Pourquoi ce travail est-il dans la base ?
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Prédiction distillée sur la base complète
Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
- Catégories candidates
- Méta-épidémiologie (sens strict)
- Catégories consensuelles
- aucune
- Domaine
- Signal candidat: aucuneSignal consensuel: aucune
- Devis d'étude
- Signal candidat: Simulation ou modélisationSignal consensuel: Simulation ou modélisation
- Genre
- Signal candidat: EmpiriqueSignal consensuel: aucune
- Score de désaccord entre enseignants
- 0,820
- Score d'incertitude au seuil
- 1,000
- Statut de validation
machine_predicted_unvalidated·codex-gemma-dda1882f352a
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
- Écart entre enseignants
- 0,207 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
- Statut de validation
score_only:v0-immature-baseline· tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle
Résumé
Due to the development of modern information technology, the emergence of the fog computing enhances equipment computational power and provides new solutions for traditional industrial applications. Generally, it is impossible to establish a quantitative energy-aware model with a smart meter for load balancing and scheduling optimization in smart factory. With the focus on complex energy consumption problems of manufacturing clusters, this paper proposes an energy-aware load balancing and scheduling (ELBS) method based on fog computing. First, an energy consumption model related to the workload is established on the fog node, and an optimization function aiming at the load balancing of manufacturing cluster is formulated. Then, the improved particle swarm optimization algorithm is used to obtain an optimal solution, and the priority for achieving tasks is built toward the manufacturing cluster. Finally, a multiagent system is introduced to achieve the distributed scheduling of manufacturing cluster. The proposed ELBS method is verified by experiments with candy packing line, and experimental results showed that proposed method provides optimal scheduling and load balancing for the mixing work robots.
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La notice
- Revue
- IEEE Transactions on Industrial Informatics
- Thématique
- Digital Transformation in Industry
- Domaine
- Engineering
- Établissements canadiens
- University of British Columbia
- Organismes subventionnaires
- National Natural Science Foundation of China
- Mots-clés
- Distributed computingComputer scienceScheduling (production processes)Load balancing (electrical power)Energy consumptionParticle swarm optimizationJob shop schedulingWorkloadMathematical optimizationEngineeringEmbedded systemAlgorithm
- Résumé présent dans OpenAlex
- oui