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J-GLOBAL ID：201902229405628513   整理番号：19A2406824

地域エネルギー最適化への微分進化ベース制約付き最適化法の適用と動的計画法との比較【JST・京大機械翻訳】

Application of differential evolution-based constrained optimization methods to district energy optimization and comparison with dynamic programming

著者 (2件)： Ikeda Shintaro (Tokyo University of Science, 6-3-1 Niijuku, Katsushika-ku, Tokyo 125-8585, Japan) ,  Ooka Ryozo (Institute of Industrial Science, The University of Tokyo, 4-6-1 Komaba, Meguro-ku, Tokyo 153-8505, Japan)
資料名： Applied Energy  (Applied Energy)
巻： 254  ページ： Null  発行年： 2019年 
JST資料番号： A0097A  ISSN： 0306-2619  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： モデルフリーアプローチとしてのメタヒューリスティック最適化手法は,実際の問題(例えば,エンジニアリング問題)に適用できると期待されている。最適化手法は多くの異なる理論的研究を通して提案されているが,改良されているが,それらは,あるベンチマーク関数だけでなく,離散的制御変数や等式あるいは不等式制約を含むものなどの実際的状況を表現する他のモデルを用いて試験されるべきである。したがって,本研究では,微分進化ベースの制約付き最適化法を地域エネルギー最適化に適用した。理論的結果を得るために,いくつかの異なるタイプの提案方法を動的計画法および遺伝的アルゴリズムと比較した。さらに,母集団サイズ,突然変異率,およびランダム跳躍率の影響を評価するために,パラメータ研究を行った。提案した方法,すなわち,ランダムジャンプIIによるε制約微分進化は,動的計画法により必要とされる計算時間1/457以内で理論的結果とは異なる結果を2.1%だけ得ることができることを証明した。さらに,提案方法の結果が460,417円/日,遺伝的アルゴリズムが660,424円/日であるため,工学的問題におけるメタヒューリスティック法としてしばしば採用された遺伝的アルゴリズムよりも優れていた。したがって,提案した方法は,現実的な計算時間内に包括的な地域エネルギー最適化を提供する高い可能性を有している。Copyright 2019 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： *動的計画法 ,  モデル ,  ベンチマーク ,  発見的方法 ,  最適化手法 ,  遺伝的アルゴリズム ,  跳躍現象
準シソーラス用語： パラメータ研究 ,  変異率 ,  集団サイズ ,  制御変数 ,  ヒューリスティック最適化 ,  *制約付最適化 ,  *微分進化 ,  *エネルギー最適化 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： パラメトリック研究 ,  ランダム跳躍によるε制約微分進化 ,  動的計画法 ,  非線形および離散最適化 ,  地域エネルギー最適化 ,  建築工学

分類 (2件)： 電力系統一般  (NB02000E) ,  電気自動車  (QG07020B)

タイトルに関連する用語 (6件)： 地域 ,  エネルギー最適化 ,  微分進化 ,  制約 ,  最適化 ,  動的計画法