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J-GLOBAL ID：201202246467300136   整理番号：12A0893871

動的な経済的排出物配分のためのθ-多目的教育-学習ベース最適化

θ-Multiobjective Teaching-Learning-Based Optimization for Dynamic Economic Emission Dispatch

著者 (3件)： NIKNAM Taher (Shiraz Univ. Technol., Shiraz, IRN) ,  GOLESTANEH Faranak (Shiraz Univ. Technol., Shiraz, IRN) ,  SADEGHI Mokhtar Sha (Shiraz Univ. Technol., Shiraz, IRN)
資料名： IEEE Systems Journal  (IEEE Systems Journal)
巻： 6  号： 2  ページ： 341-352  発行年： 2012年06月 
JST資料番号： W2238A  ISSN： 1932-8184  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 電力系統運用において,動的経済的負荷配分は,主な最適化問題である。さらに,最近は排出物低減も含めた多目的最適化問題に変化している。本論文では,動的な経済的排出物配分問題を解くための,θ-多目的教育-学習ベース最適化アルゴリズムを提案した。多目的教育-学習ベース最適化アルゴリズムはRaoらの提案した,教室での学習メカニズムに触発された新しい効率的な個体群ベース最適化アルゴリズムである。この方法に,極小値へのトラップを回避する学習法,いくつかのメタヒューリスティクス技術の適用,個体群選択の新しい方法,ニッチメカニズムを採用した探索法,ファジィクラスタリング手法を使用した解の分類,ミニマックス法を使用した解の選択,などのいくつかの改良を加えた。この方法の適用性を,三つの試験系統で検証した。

シソーラス用語： *系統運用 ,  *負荷配分 ,  排出物 ,  アルゴリズム ,  *多目的計画法 ,  個体群 ,  発見的方法 ,  クラスタ分析 ,  ミニマックス法
準シソーラス用語： ファジィクラスタリング ,  メタヒューリスティクス ,  最適化アルゴリズム ,  *電力系統運用

分類 (1件)： 電力系統一般  (NB02000E)

タイトルに関連する用語 (6件)： 経済 ,  排出物 ,  配分 ,  教育 ,  学習 ,  最適化