Hierarchical GA–LP Framework with Explainable AI and Clustering for Generating and Interpreting Diverse Feasible Solutions in Net-Zero Energy Systems: An Illustrative Case Study
ネットゼロエネルギーシステムにおける多様な実行可能解を生成・解釈するための階層的GA-LPフレームワークと説明可能AIおよびクラスタリング：実例ケーススタディ (AI 翻訳)
Gotoh R.
🤖 gxceed AI 要約
日本語
本研究は、ネットゼロエネルギーシステムの多様な実行可能解を生成し解釈するための階層的遺伝的アルゴリズム（GA）と線形計画法（LP）に基づくフレームワークを提案する。説明可能AIとクラスタリングを統合し、意思決定者に理解しやすい解の提示を可能にする。実例ケーススタディを通じて手法の有効性を示す。
English
This paper proposes a hierarchical GA-LP framework with explainable AI and clustering to generate and interpret diverse feasible solutions for net-zero energy systems. It integrates optimization with interpretability to aid decision-makers. An illustrative case study demonstrates the approach.
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GX政策（2050年カーボンニュートラル目標）に直結し、再エネ導入拡大や電力システム最適化に資する。SSBJやTCFD関連の投資判断にも応用可能。
In the global GX context
This framework contributes to global energy transition efforts by providing interpretable optimization solutions for net-zero systems. Relevant for ISSB-aligned disclosure and transition finance planning.
👥 読者別の含意
🔬研究者:Offers a novel method combining GA, LP, explainable AI, and clustering for energy systems optimization, advancing the field of interpretable AI in sustainability.
🏢実務担当者:Can be used by energy companies to generate and understand diverse low-carbon pathways, aiding strategic planning and carbon reduction.
🏛政策担当者:Provides insights for designing cost-effective net-zero energy policies with transparent decision-support tools.
🔗 Provenance — このレコードを発見したソース
- scopus https://api.elsevier.com/content/abstract/scopus_id/105044494397first seen 2026-07-20 05:47:57
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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。