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Demand-Driven Server Deployment for Green Computing Power Networks: A Multi-Objective Hierarchical Optimization Approach

グリーンコンピューティングパワーネットワークのための需要駆動型サーバー配置：多目的階層的最適化アプローチ (AI 翻訳)

Wen Wen, Renchao Xie, Qinqin Tang, Zehui Xiong, Ran Zhang, Gaochang Xie, Siqi Sun, Tao Huang

IEEE Transactions on Green Communications and Networking📚 査読済 / ジャーナル2026-01-01#省エネ
DOI: 10.1109/tgcn.2026.3653570
原典: https://doi.org/10.1109/tgcn.2026.3653570

🤖 gxceed AI 要約

日本語

本研究は、コンピューティングパワーネットワーク(CPN)において、再生可能エネルギーの変動や電気料金、タスク特性を考慮した需要駆動型サーバー配置手法を提案する。時空間タスクスケジューリングと多目的進化アルゴリズム(MOEA)を組み合わせた階層的解法により、二酸化炭素排出量と年間コストを削減し、グリーンエネルギー利用率を向上させることを実証した。

English

This paper proposes a demand-driven server deployment scheme for Computing Power Networks (CPNs) that accounts for spatiotemporal variations in renewable energy availability, electricity prices, and task characteristics. A hierarchical solution using a Multi-Objective Evolutionary Algorithm (MOEA) optimizes task scheduling and server deployment iteratively. Simulation results show significant reductions in carbon emissions and annual costs while increasing green energy usage.

Unofficial AI-generated summary based on the public title and abstract. Not an official translation.

📝 gxceed 編集解説 — Why this matters

日本のGX文脈において

日本ではデータセンターのエネルギー消費増加が課題となっており、本手法は再生可能エネルギーを活用した効率的なサーバー配置に寄与する。GX実現に向けたコンピューティングインフラのグリーン化に示唆を与える。

In the global GX context

As global data center energy demand surges, this optimization framework offers a practical approach to integrate renewable energy and reduce carbon footprints. It aligns with the growing emphasis on energy efficiency and sustainability in cloud and edge computing infrastructure.

👥 読者別の含意

🔬研究者:Provides a novel multi-objective optimization framework for green computing power networks that integrates demand response and hierarchical decision-making.

🏢実務担当者:Offers a method for data center operators to reduce costs and carbon emissions by dynamically deploying servers based on renewable energy and pricing signals.

🏛政策担当者:Highlights the potential of demand-driven scheduling and renewable integration in computing infrastructure, informing energy policy for digital sustainability.

📄 抄録（日本語訳）

Computing Power Networks（CPN）は、新興アプリケーションを支えるために不可欠なネットワークアーキテクチャとなっており、増大する需要に応えるためには、効率的なサーバ配置スキームが重要である。しかし、サーバ配置スキームに関する既存研究は、再生可能エネルギーの利用可能性と電力価格の大きな時空間変動を見落としており、ネットワーク経路とタスク特性も十分に考慮しておらず、最終的に最適ではない意思決定につながっている。このギャップを埋めるため、本論文では、時空間タスクスケジューリング戦略によって実現される需要駆動型サーバ配置スキームを提案する。まず、タスクスケジューリングスキームについては、デマンドレスポンスプログラムを活用して、計算リソース、ルーティング経路、転送時間の三重選択を実行する。次に、サーバ配置スキームについては、最適化されたスケジューリング決定に基づいて各CPNノードの計算リソース需要を取得し、調達コストが低くエネルギー効率の高いサーバをさらに選択する。スケジューリングと配置スキームの間の相互依存性のため、Multi-Objective Evolutionary Algorithm（MOEA）ベースの階層的解法を開発し、最適な配置解を反復的に見つける。シミュレーション結果は、提案スキームが炭素排出量と年間コストを大幅に削減し、グリーンエネルギー使用の割合を増加させ、ベンチマーク手法を上回ることを示している。これらの発見は、効率的で持続可能なCPNインフラストラクチャを構築するためのスケジューリングと配置の統合の有効性を実証している。

AI 翻訳（deepseek-v4-flash）。 正確を期す場合は下の原文を参照してください。

📄 Abstract（原文）

Computing Power Networks (CPNs) have become an essential network architecture for supporting emerging applications, where an efficient server deployment scheme is critical to meeting growing demands. However, existing studies on server deployment schemes overlook the significant spatiotemporal variations in renewable energy availability and electricity prices, and inadequately consider network paths and task characteristics, ultimately leading to suboptimal decisions. To bridge this gap, this paper proposes a demand-driven server deployment scheme enabled by a spatiotemporal task scheduling strategy. Firstly, for the task scheduling scheme, we leverage a demand response program to perform triple selection of computing resources, routing paths, and forwarding time. Then, for the server deployment scheme, we obtain the computing resource demand of each CPN node based on the optimized scheduling decisions and further select energy-efficient servers with low procurement costs. Due to the interdependence between the scheduling and deployment schemes, a Multi-Objective Evolutionary Algorithm (MOEA)-based hierarchical solution is developed to iteratively find the optimal deployment solution. Simulation results show that the proposed scheme significantly reduces carbon emissions and annual costs while increasing the proportion of green energy usage, outperforming benchmark methods. The findings demonstrate the effectiveness of integrating scheduling and deployment for building efficient and sustainable CPN infrastructures.

🔗 Provenance — このレコードを発見したソース

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gxceed は公開メタデータに基づく研究支援データセットです。要約・翻訳・解説は AI 支援で生成されています。 最終的な解釈・検証は利用者が原典資料に基づいて行うことを前提とします。