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J-GLOBAL ID：201702260436645683   整理番号：17A0447066

エネルギーシステムの最適化のための遺伝的アルゴリズム溶液一意性,精度,パレート収束と次元縮小【Powered by NICT】

Genetic algorithm for optimization of energy systems: Solution uniqueness, accuracy, Pareto convergence and dimension reduction

著者 (4件)： Ganjehkaviri A. (Faculty of Mechanical Engineering, Universiti Teknologi Malaysia, Skudai, JB, Malaysia) ,  Mohd Jaafar M.N. (Faculty of Mechanical Engineering, Universiti Teknologi Malaysia, Skudai, JB, Malaysia) ,  Hosseini S.E. (Faculty of Mechanical Engineering, Universiti Teknologi Malaysia, Skudai, JB, Malaysia) ,  Barzegaravval H. (Energy Optimization Research & Development Group (EORDG), Iran)
資料名： Energy  (Energy)
巻： 119  ページ： 167-177  発行年： 2017年 
JST資料番号： H0631A  ISSN： 0360-5442  CODEN： ENEYDS  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 遺伝的アルゴリズム(GA)は,エネルギーシステム最適化特に多目的法で広く受け入れられている。多目的法では,Paretoフロントと呼ばれる解の集合が得られた。GAのランダム性のために,特異でかつ再現性のある結果を見出す多目的問題のための容易なタスクではない。ここでは,解の一意性,精度,パレート収束,次元縮小の話題を議論し,言及したパラメータのための定量的方法論を提供した。,Paretoフロンティア良さと解の精度を紹介した。Paretoフロントの収束を議論し,関連する方法論を開発した。二種類の最良点(最適点)選択法を比較することによって,多目的法は比法を用いて単一目的または目的関数における低次元に低減できることを示した。著者らの結果は,提案した方法が実際にエネルギーシステムにおける多目的最適化問題のための十分な精度と収束のユニークな解決法を提供できることを確立した。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： 目的関数 ,  *遺伝的アルゴリズム ,  *一意性 ,  再現性 ,  *エネルギーシステム ,  多目的計画法 ,  *次元縮小 ,  *最適化
準シソーラス用語： 多目的最適化 ,  低次元 ,  選択法 ,  ランダム性 ,  システム最適化 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 多目的最適化 ,  遺伝的アルゴリズム ,  エネルギーシステム ,  Pareto収束

分類 (2件)： 電力系統一般  (NB02000E) ,  風力発電  (NB03120Q)

タイトルに関連する用語 (8件)： エネルギーシステム ,  最適化 ,  遺伝的アルゴリズム ,  溶液 ,  一意性 ,  レート ,  収束 ,  次元縮小