Energy-Efficient Agricultural Robotics for Personalized Agricultural Education: An Adaptive Cloud–Edge Framework Based on Fuzzy Logic and Genetic Algorithms
본 논문은 유전-퍼지 결정 엔진을 통합하여 로봇을 위한 에너지 효율적이고 개인화된 농업 학습 경로를 최적화하는 적응형 클라우드-에지 프레임십을 제안하며, 기존 베이스라인 대비 데이터 불확실성에 대한 우수한 강건성과 상당한 에너지 절감 효과를 입증한다.