模擬環境

4.1.1 模擬環境平台

本實驗所需的模擬程式皆建置於表 3 的環境中。

硬體環境 Intel Core 2 Duo CPU E8200 @ 2.66Ghz 2.67Ghz 1.87GB RAM

軟體環境

Microsoft Windows 7 Java SDK 6

Jre 6

MySQL 5.5 表 3 實驗平台環境

圖 8 兩階段資源分配積之模擬架構

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本研究之模擬實驗的系統框架中，如圖 8 所示，包含七個部份：方案資訊 (Alternatives Information)資料庫、使用者資訊(User information)資料庫、情境資訊 模擬器(Context Simulator)、情境資訊發送服務(Context Distribution Service)、方 案評價服務(Alternative Evaluation Service)、方案準備服務(Alternative Preparation Service)、資源規劃服務(Resource Planning Service)。

方案資訊記載各房間群體之方案集所有方案資訊，使用者資訊記載所有使用 者的決策相關資訊，兩資料庫之詳細內容如表 3 所示。

表 4 資料庫表格定義

表格名稱 名稱 簡述

方案資訊

GID 使用者群組代號

AID 方案代號

C1set 方案空調溫度設置，範圍：16,17,18,…28,29,30 C2set 方案照明等級設置，範圍：1,2,3

RCC 方案之相對接近係數

ACC 指出是否為本群體可接受方案

SAT 以群體權重加權的 RCC COST 方案估算成本

使用者資訊

UID 使用者代號

Power 使用者重要性等級

C1pref 使用者對溫度的偏好，定義一個三角模糊數 C2pref 使用者對照明的偏好，定義一個三角模糊數 C1imp 使用者對溫度的偏重程度

C2imp 使用者對溫度的重視程度

整體機制的運作由情境資訊發送服務啟動，情境資訊模擬器負責模擬環境資 訊的產生與模擬，這些資訊包含了各房間的使用者群體組成與房間的溫度、照明、

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家電設置等背景情境資訊。一旦環境發生改變，模擬器便會將環境資訊發佈給情 境資訊發送服務，情境資訊發送服務依據取得之資訊，發送服務由取得模擬環境 之各房間中的群體組成與情境資訊，接著依據取得之資訊性質，選擇發送資訊與 觸發的服務，如果是使用者群體資訊的改變，則觸發方案評價服務與告知使用者 群體組成情形重新評價方案，並接連觸發下一階段機制之方案準備服務與最佳化 服務做出新的資源分配規劃；若是屬於房間背景情境資訊的改變，因為不需重新 進行與群體決策相關之方案評價流程，情境資訊發送服務只需觸發方案準備服務 與告知背景情境改變之房間狀態資訊，方案準備服務重新估算方案成本並觸發最 佳化服務，完成資源分配規劃。

4.1.2 模擬實驗說明與假設 4.1.2.1 子機制效能實驗

在第一階段的方案評價子機制模擬實驗中，主要目的為檢視應用於方案評價 服務的群體決策方法是否達成預期的效果，本階段實驗假設所有使用者資訊皆已 存在使用者資訊資料庫中，使用者的溫度偏好隨機落在攝氏 16 度到攝氏 30 度之 間，使用者的照明偏好隨機落在 0.7 根到 3.9 根預設燈管的光照之間，使用者對 溫度與照明的重視程度與使用者權重如第三章所述隨機落在五個等級之一，依此 規則產生之使用者群體資料對相同的方案集進行評價，方案集由空調溫度設置集 合與照明設置集合的卡式積產生，空調溫度設置為 16 到 30 度，照明設置為 1 到 3 根燈管，兩集合的卡式積產生 45 個方案的方案集。

第二階段的資源分配子機制模擬實驗主要目的為測詴應用於資源規劃服務 中的演算法效能，因此暫不考量情境背景資訊的因素，以隨機產生的物件群體為 輸入，分別進行一維與多維資源限制的實驗，測詴之物件群體分為有關連 (correlated)資料與無關連(uncorrelated)資料兩類，詳細設定如下：

(1) 系統各類資源的總量分別為 250 單位。

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(2) 群體𝑔物件𝑖之價值，以𝑣_𝑔𝑖 𝑟𝑎𝑛𝑑𝑜𝑚 產生，為一個 0 到 1 的亂數：

(3) 有關連資料(Correlated)中物件的資源耗用與物件價值有關，因此群組𝑔 物件𝑖之𝑣類資源耗用以𝑟𝑠_𝑖𝑗 𝑣_𝑔𝑖 67 + 𝑟𝑎𝑛𝑑𝑜𝑚 33 產生

(4) 無關聯資料(Uncorrelated)中物件的資源耗用與物件價值無關，因此群組 𝑔物件𝑖之𝑣類資源耗用以𝑟𝑠_𝑖𝑗 𝑟𝑎𝑛𝑑𝑜𝑚 產生

4.1.2.2 智慧家庭房間電力分配情境模擬

最後，智慧家庭案例的模擬實驗中，本機制必頇分配所設定之電費預算給智 慧家庭中所有房間，即為各房間電器選出一個方案，依據方案設定為房間中的電 器作適當的調控，替各房間決定燈開多亮、冷氣開幾度。假設有有五個房間，且 每個房間中有一群使用者，使用者資訊與房間待評價的方案集的假設與第一階段 實驗相同，所有房間都是相同的密閉空間，且有相同之空調設備與照明設備，因 此各房間有相同家電設置方案集，其空調設備的電力耗用預估、照明設備的電力 耗用預估與電費計算的評估方式設計係參考[31][38]提供之數據。由於各房間使 用者群體所評價的方案數並不至於過多影響第二階段之運算效率，因此第三章所 提及之篩選可接受方案的係數𝜕設為 100，即所有的方案皆屬於可解接受方案集。

4.1.3 評估指標

(1) 方案的 RCC(相對接近係數)，如第三章定義

(2) 方案帶給群體的效用評估值與高於平均值多少百分比：

𝑈𝑡𝑖𝑙𝑖𝑡𝑦_𝑖 ∑^𝑘_𝑡=1𝑊_𝑗 𝑅_𝑖𝑗 (25) 𝑈𝑡𝑖𝑙𝑖𝑡𝑦 +_𝑖 ^{𝑡𝑖𝑙𝑖𝑡𝑦𝑖}− 𝑣𝑒 𝑎𝑔𝑒 𝑡𝑖𝑙𝑖𝑡𝑦

𝑣𝑒 𝑎𝑔𝑒 𝑡𝑖𝑙𝑖𝑡𝑦 (26) (3) 方案獲得的群體認同評估值與高於平均值多少百分比：

𝐴𝑝𝑝𝑟𝑜𝑣𝑎𝑙_𝑖 ∑^𝑘_𝑡=1𝑊_𝑗 𝑅^∗_𝑖𝑗 (27)

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𝐴𝑝𝑝𝑟𝑜𝑣𝑎𝑙 +_𝑖 ^{𝑝𝑝 𝑜𝑣𝑎𝑙𝑖}− 𝑣𝑒 𝑎𝑔𝑒 𝑝𝑝 𝑜𝑣𝑎𝑙

𝑣𝑒 𝑎𝑔𝑒 𝑝𝑝 𝑜𝑣𝑎𝑙 (28) (4) 求得解的總價值：

𝑉𝑎𝑙𝑢𝑒 ∑_{𝑖𝑡𝑒𝑚𝑔𝑖∈ 𝑜𝑙}𝑣_𝑔𝑖 (29) (5) 求得解的資源耗用比例：

𝐶𝑠𝑅 ^{∑𝑖𝑡𝑒𝑚𝑔𝑖∈𝑠𝑜𝑙}_{250 𝑚} ^𝑔𝑖 (30) (6) 兩方法求得解的價值差比例：

𝑉𝑎𝑙𝑢𝑒𝐷𝑖𝑓 ^{𝑎𝑙 𝑒} _{𝑎𝑙 𝑒}^{− 𝑎𝑙 𝑒}

(31) (7) 整體電力分配方案組合的總𝑆𝐴𝑇，𝑆𝐴𝑇如第三章定義：

𝑇𝑆𝐴𝑇 ∑𝑎𝑙𝑡𝑒 𝑛𝑎𝑡𝑖𝑣𝑒_𝑔𝑖∈ 𝑜𝑙𝑆𝐴𝑇_𝑔𝑖 (32) (8) 整體電力分配方案組合的使用者效用：

𝑇𝑈𝑡𝑖𝑙𝑖𝑡𝑦 ∑𝑎𝑙𝑡𝑒 𝑛𝑎𝑡𝑖𝑣𝑒_𝑔𝑖∈ 𝑜𝑙𝑈𝑡𝑖𝑙𝑖𝑡𝑦_𝑔𝑖 (33) 𝑈𝑡𝑖𝑙𝑖𝑡𝑦_𝑔𝑖為群體𝑔方案𝑖之群體效用

(9) 整體電力分配方案組合獲得的使用者認同：

𝑇𝐴𝑝𝑝𝑟𝑜𝑣𝑎𝑙 ∑𝑎𝑙𝑡𝑒 𝑛𝑎𝑡𝑖𝑣𝑒_𝑔𝑖∈ 𝑜𝑙𝐴𝑝𝑝𝑟𝑜𝑣𝑎𝑙_𝑔𝑖 (34) 𝐴𝑝𝑝𝑟𝑜𝑣𝑎𝑙_𝑔𝑖為群體𝑔方案𝑖之群體認同

(10) 整體電力分配方案組合的資源耗用：

𝑇𝐶𝑠 ∑𝑎𝑙𝑡𝑒 𝑛𝑎𝑡𝑖𝑣𝑒_𝑔𝑖∈ 𝑜𝑙𝐶𝑜𝑠𝑡_𝑔𝑖 (35)