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J-GLOBAL ID：201802253757708746   整理番号：18A0851992

経済/排出組合せ配分のための多目的ハイブリッドコウモリアルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

A multiobjective hybrid bat algorithm for combined economic/emission dispatch

著者 (4件)： Liang Huijun (School of Control Science and Engineering, Shandong University, Jinan 250061, PR China) ,  Liu Yungang (School of Control Science and Engineering, Shandong University, Jinan 250061, PR China) ,  Li Fengzhong (School of Control Science and Engineering, Shandong University, Jinan 250061, PR China) ,  Shen Yanjun (College of Electrical Engineering & New Energy, China Three Gorges University, Yichang 443002, PR China)
資料名： International Journal of Electrical Power & Energy Systems  (International Journal of Electrical Power & Energy Systems)
巻： 101  ページ： 103-115  発行年： 2018年 
JST資料番号： A0596B  ISSN： 0142-0615  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： 本論文において,多目的ハイブリッドコウモリアルゴリズムを提案して,電力潮流制約を有する結合経済/放出ディスパッチ問題を解明した。提案したアルゴリズムにおいて,エリート非支配ソーティング法と修正クラウディング距離ソート法を導入して,均等に分布したパレート最適フロントを獲得した。修正包括的学習戦略を用いて,母集団の学習能力を強化した。この方法により,各個人はすべての個々の最良解からだけでなく,大域的最良解(非支配解)からも学習できる。ランダムブラックホールモデルを導入して,現在の解における各次元を予め定義された確率で個々に更新できることを保証した。これは,グローバル探索能力と加速収束速度を強化することにおいて意味があるだけでなく,特に高次元システム,特に大規模電力システムを扱うために重要である。さらに,カオスマップを統合して,母集団の多様性を増加させて,早期収束を避けた。最後に,IEEE30母線,118母線,および300母線系統に関する数値例を提供して,提案したアルゴリズムの優位性を実証した。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： ソーティング ,  電力系統 ,  電力潮流 ,  *アルゴリズム ,  こみあい効果 ,  高次元 ,  母集団
準シソーラス用語： 早期収束 ,  収束速度 ,  学習能力 ,  Pareto最適 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 多目的最適化 ,  経済/排出配分 ,  コウモリアルゴリズム ,  大規模システム

分類 (1件)： 電力系統一般  (NB02000E)

タイトルに関連する用語 (3件)： 経済 ,  組合せ ,  配分