オークションとファジィニューラルネットワークを用いたエッジコンピューティング指向のスマート農業サプライチェーンメカニズム

概要 データ主導の技術によって進化する精密農業は、巨大な生産性と持続可能性の利点を提供します。しかし、農地の断片化は、分散型の透明な自動化を必要とします。私たちは、様々なサプライチェーンの段階を結びつけるオークションメカニズムとファジィ最適化を補完したエッジコンピューティングフレームワークを開発しました。具体的には、エッジコンピューティングはスマート農業におけるリアルタイムのモニタリングとデータ駆動型の意思決定を可能にする強力な能力を提供します。持続可能性を確保するために再生可能な太陽エネルギー供給に合わせた農業ニーズに特化したエッジコンピューティングフレームワークを提案します。エッジコンピューティングフレームワークはリアルタイムの作物モニタリングとデータ収集を管理しますが、市場ベースのメカニズム（オークションやファジィ最適化モデルなど）がスムーズな農業サプライチェーンの運用のための意思決定をサポートします。実際の入札額を隠し、情報フローを調節する見えないオークションメカニズムを定式化し、強力な予測分析のための機械学習技術と組み合わせました。ルールベースのファジィシステムは、農業の意思決定におけるドメインの専門知識を符号化し、適応可能なトレーニングアルゴリズムはデータからモデルパラメータを最適化するのに役立ちます。2段階のハイブリッド学習アプローチが定式化されました。ファジィ最適化モデルは、3つの主要なサプライチェーンの意思決定問題に対するドメインの専門知識を用いて定式化されました。オークション市場は最適な作物需要と供給のバランスおよび価格シグナルを発見します。ファジィシステムは、解釈可能な作物アドバイザリーモデルにドメイン知識を組み込みます。50の農場を5つの作物サイクルにわたって統合的に評価した結果、提案したエッジコンピューティング指向のオークションベースファジィニューラルネットワークモデルがベンチマークと比較して高いパフォーマンスを示しました。