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J-GLOBAL ID：201802243463946798   整理番号：18A1573162

進化アルゴリズム駆動の動的電力経済スケジューリング最適化【JST・京大機械翻訳】

Cluster Evolutionary Algorithm Driven Dynamic Economic Dispatch Optimization

著者 (2件)： Chen Hao (西安郵電大学計算机学院,陜西西安,710121) ,  Pan Xiaoying (西安郵電大学計算机学院,陜西西安,710121)
資料名： Dianzi Xuebao  (Dianzi Xuebao)
巻： 45  号： 1  ページ： 220-224  発行年： 2017年 
JST資料番号： C2504A  ISSN： 0372-2112  CODEN： TTHPAG  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 動的電力経済配分(DynamicEconomicDispatch,DED)は時間と空間の相互結合の多段階動的決定問題であり、一般に高次元の制約数値最適化問題に転化される。本論文では,新しいグローバル最適化アルゴリズム--クラス進化アルゴリズム(ClusterEvolutionaryAlgorithm,CEA)を提案し,DED問題の計算に適用した。CEAはクラスタ化過程を通じて進化個体間に一定構造の連結関係を構築し、この仮想のクラスター化組織を利用して集団の最適化計算過程を協調し、制御し、アルゴリズムの高次元問題空間に対する探索効率と早熟能力を高める。シミュレーション実験において,2つのDED試験システムは,CEAの性能をテストするために使用され,そして,得られた最適結果は,現在報告された最適解より良好であり,そして,実験データは,CEAが,DED問題を解明するために,実行可能で,効果的方法であることを実証した.。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 計算 ,  クラスタ化 ,  相互接続 ,  高次元 ,  決定問題 ,  *アルゴリズム ,  *電力 ,  思春期早発症 ,  計算機シミュレーション ,  *最適化 ,  *スケジューリング
準シソーラス用語： 最適解 ,  探索効率 ,  大域的最適化 ,  数値最適化 ,  *進化的アルゴリズム , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： evolutionary algorithm ,  cluster searching mechanism ,  dynamic economic dispatch

分類 (4件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  計算理論  (JB02000A) ,  人工知能  (JE08000Z) ,  数値計算  (JE02000J)

タイトルに関連する用語 (4件)： 進化アルゴリズム ,  経済 ,  スケジューリング ,  最適化