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J-GLOBAL ID：201702284739234797   整理番号：17A0371417

水力タービン調速装置のパラメータ同定のための混合戦略に基づく重力探索アルゴリズム【Powered by NICT】

A mixed-strategy based gravitational search algorithm for parameter identification of hydraulic turbine governing system

著者 (5件)： Zhang Nan (School of Hydropower and Information Engineering, Huazhong University of Science and Technology, Wuhan 430074, China) ,  Li Chaoshun (School of Hydropower and Information Engineering, Huazhong University of Science and Technology, Wuhan 430074, China) ,  Li Ruhai (School of Hydropower and Information Engineering, Huazhong University of Science and Technology, Wuhan 430074, China) ,  Lai Xijie (School of Hydropower and Information Engineering, Huazhong University of Science and Technology, Wuhan 430074, China) ,  Zhang Yuanchuan (School of Hydropower and Information Engineering, Huazhong University of Science and Technology, Wuhan 430074, China)
資料名： Knowledge-Based Systems  (Knowledge-Based Systems)
巻： 109  ページ： 218-237  発行年： 2016年 
JST資料番号： T0426A  ISSN： 0950-7051  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 混合戦略に基づく重力探索アルゴリズム(MS GSA)を提案し,その中で混合し,統合標準GSAにおける最適化能力を向上させるための三改善戦略。第一の改良戦略は,運動機能にエリートエージェントの指導を導入し収束速度を加速した。第二のものは,探索プロセスにおける探索と利用の間のバランスを維持するために適応重力定数関数を設計することである。第三改善戦略は早期の不足を克服するためのCauchy及びGauss突然変異に基づく突然変異戦略である。MS GSAは二十三の典型的な基本的なベンチマーク関数と7CEC2005複合ベンチマーク関数上で7種のポピュラーなメタヒューリスティクスアルゴリズムと比較することにより検証した。これらベンチマーク関数に関する結果は,MS GSAが他のアルゴリズムよりも有意に良好な性能を達成したことを示した。結果の有効性と意義をWilcoxon試験により検証した。最後に,MS GSA油圧タービン支配システム(TGS)のパラメータ同定問題を解いた。MS GSAである既存の方法と比較して,より高い精度でHTGSのパラメータを効果的に同定できることを示した。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： ベンチマーク ,  *重力 ,  *水車 ,  *アルゴリズム ,  重力定数 ,  *調速機 ,  油圧 ,  最適化 ,  突然変異 ,  *タービン
準シソーラス用語： 収束速度 ,  運動機能 ,  *探索アルゴリズム ,  *パラメータ同定 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 重力探索アルゴリズム ,  エリートエージェントの指導 ,  適応重力定数関数 ,  水力タービン調速システム ,  パラメータ同定

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (5件)： 水力タービン ,  調速装置 ,  パラメータ同定 ,  重力 ,  探索アルゴリズム