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J-GLOBAL ID：201602265570638087   整理番号：16A1151724

粒子群最適化に基づく負荷パラメータ同定とアリコロニー最適化との比較【Powered by NICT】

Load parameter identification based on particle swarm optimization and the comparison to ant colony optimization

著者 (3件)： Haoguang Li (Shengli College, China University of Petroleum (East China) Dongying, China) ,  Yunhua Yu (Shengli College, China University of Petroleum (East China) Dongying, China) ,  Xuefeng Shen (Shengli College, China University of Petroleum (East China) Dongying, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： ICIEA  ページ： 545-550  発行年： 2016年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 負荷モデルのための適切なパラメータである負荷を正確に表すのに重要であることが認識されている。パーティクルスワーム最適化(PSO)とアリコロニー最適化(ACO)を導入することに基づいて,それぞれPSOとACOを用いた負荷モデルのパラメータ同定法を提案し,本論文の特定の事例研究に用いた。シミュレーション出力曲線は測定値に近いと相対誤差はACOよりPSO(粒子群最適化)を用いて小さいことを事例で示した。PSO(粒子群最適化)アルゴリズムである荷重パラメータ同定におけるACOアルゴリズムよりも効率的で正確であることを結論に導く,すなわちPSOアルゴリズムは負荷モデルパラメータ同定の面である種の優位性を持っている。Copyright 2016 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： *アルゴリズム ,  事例研究 ,  シミュレーション
準シソーラス用語： 相対誤差 ,  負荷モデル ,  *アリコロニー最適化 ,  *パラメータ同定 ,  *粒子群最適化 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： システム同定  (IA02040O) ,  信号理論  (ND02020G)

タイトルに関連する用語 (3件)： 粒子群最適化 ,  パラメータ同定 ,  アリコロニー最適化