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Applying multi-objective genetic algorithm (MOGA) to optimize the energy inputs and greenhouse gas emissions (GHG) in wetland rice production

多目的遺伝的アルゴリズム（MOGA）を用いた湿地稲作におけるエネルギー投入と温室効果ガス（GHG）排出の最適化 (AI 翻訳)

Elsoragaby S.

Energy Reports📚 査読済 / ジャーナル2020-11-01#省エネ経営インパクト: コスト削減対象セクター: agriculture
DOI: 10.1016/j.egyr.2020.10.010
原典: https://api.elsevier.com/content/abstract/scopus_id/85094960960

🤖 gxceed AI 要約

日本語

本論文は、湿地稲作におけるエネルギー投入と温室効果ガス排出を多目的遺伝的アルゴリズム（MOGA）を用いて最適化する手法を提案している。農業生産の持続可能性向上に寄与する可能性がある。

English

This paper proposes a multi-objective genetic algorithm (MOGA) approach to optimize energy inputs and greenhouse gas emissions in wetland rice production, contributing to sustainable agricultural practices.

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

日本の農業分野における脱炭素化や省エネ推進に資する研究であり、スマート農業や環境調和型農業の政策文脈で参考になる。

In the global GX context

This research aligns with global efforts to reduce agricultural GHG emissions and improve energy efficiency, relevant to sustainable agriculture and climate mitigation policies.

👥 読者別の含意

🔬研究者:Provides a methodological example of applying MOGA to agricultural energy and emission optimization.

🏢実務担当者:Offers insights for optimizing farm operations to reduce energy costs and emissions.

🏛政策担当者:Supports policy development for sustainable agriculture and GHG reduction in rice production.

🔗 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。