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J-GLOBAL ID：202202268914669253   整理番号：22A0778217

電力系統解析のための知的方法:最適化における進展とその応用【JST・京大機械翻訳】

Intelligent Methods for Power System Analysis: Advancement in Optimization and Its Application

著者 (3件)： Huiningsumbam Ushakiran (Department of EEE, Amity University, Noida, India) ,  Mani Ashish (Department of EEE, Amity University, Noida, India) ,  Jain Anjali (Department of EEE, Amity University, Noida, India)
資料名： Lecture Notes in Electrical Engineering  (Lecture Notes in Electrical Engineering)
巻： 802  ページ： 251-276  発行年： 2022年 
JST資料番号： W5070A  ISSN： 1876-1100  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 最適化問題は,ユーザの目的が単一だが多重で,通常矛盾する,目的関数を同時に低減する,そして/または最大化することである。最適化問題は,工学と設計,化学操作などに関する実世界状況においてしばしば発生する。このシナリオにおいて,1つの目標/目的機能に対する最適の達成は,あるものまたはそれ以上の場合について,ある妥協を必要とし,そのような場合,そのような問題において,ちょうど1つよりも,同等に良い解の収集を終えるであろう。通常,その最適目標がしばしば不一致であるため,多目的最適化問題に対処するのは難しい。数学的観点から,すべての目的を満たす最適解を見つけることは,厄介で問題がある。この章は,グローバル最適化の短い歴史から始まる。革新的アイデアと挑戦的な応用の複合影響は,多目的最適化技術の確立/形成につながった。新興の方法は,自然によって触発された進化アルゴリズムで述語された。これはまた,電力システム解析の努力において,多数の最適化課題と多重切削エッジインテリジェントアルゴリズムの開発/利点の研究に寄与する。さらに,著者らは,種々の視点で使われる複数の知的で高度な最適化方法の概要と,他の目標の間の電気工学への応用を提供する。最後に,多目的最適化問題における現在の課題の包括的評価を,将来の研究のためのアイデアまたは方向と同様に提供した。この章は,進化的多目的最適化の切削エッジ方法論と同様に,最適化の概念的基礎に関する基礎または基本的知識を獲得することを望む読者(学生,研究者または何れか)を意図している。ビジョンは,未利用研究機会の同定において,先進研究者と学者を支援するだけでなく,この vi場における研究の一般的なフレームワークを提供する。Copyright The Author(s), under exclusive license to Springer Nature Singapore Pte Ltd. 2022 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *最適化 ,  最適化問題 ,  切削 ,  最適化手法 ,  多重化 ,  電気工学 ,  目的関数 ,  多目的計画法
準シソーラス用語： 進化的アルゴリズム ,  述語 ,  多目的最適化 ,  Pareto最適 ,  最適解 ,  大域的最適化 ,  重切削 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (7件)： 単一目的最適化(SOO) ,  知的最適化アルゴリズム ,  多目的最適化(MOO) ,  進化アルゴリズム ,  パレート最適性 ,  意思決定者 ,  スウォーム最適化

分類 (1件)： 電力系統一般  (NB02000E)

タイトルに関連する用語 (4件)： 電力系統解析 ,  最適化 ,  進展 ,  応用