logo
calendar29 Yanvar 2020
view29
Основной язык:Английский

OPTIMIZATION OF MODES OF ELECTR POWER SYSTEMS BY GENETIC ALGOROTHMS

Область науки:
pdf

5e314e09f2fdc.pdf

PDF

АННОТАЦИЯ СТАТЬИ

quote
В статье рассматриваются вопросы решения задач оптимизации на основе использования генетических алгоритмов. На сегодняшний день генетический алгоритм используется для решения различных задач, к которым относятся: поиск кратчайшим путѐм, аппроксимация, фильтрация данных и другие. В частности, рассматривается вопрос использования генетического алгоритма для решения задач оптимизации режимов электроэнергетических систем. Представляем алгоритм по математической модели, который включает разработку структуры хромосомы, создания начал популяции, создания направляющий силы популяции и др. А также выбранная структура должна учитывать все особенности и ограничения, предъявляемые к искомому решению, а также то, что от еѐ выбора напрямую зависит реализация алгоритмов кроссовер и мутации. Для решения задач оптимизации приведен блок схемы генетического алгоритма.

АВТОРЫ

B.Pulatov

TDTU

Теги

# chromosome# approximation# electric network# criterion function# restriction# algorithm of the solution# multiple parameter functions

ДРУГИЕ СТАТЬИ ЭТОГО ЖУРНАЛА

Оценить статью

0
оценок: 0
5
4
3
2
1

Идентификаторы статьи

DOI:

Недоступно

Список литературы

Emilyanov V.V., Kureychik V.M. Teoriya I praktika evolyusionnogo modelirovaniya. - М: Fizmatlit, 2013. – s. 432. 2. Gladkov L.A., Kureychik V.V., Kureychik V.M. Geneticheskiye algoritmi: Uchebnoye posobiye. - 2-е izd. - М: Fiznatlit, 2006. - s. 320. 3. Darrel Whitley "A Genetic Algorithm Tutorial", 2016.-256 p. 4. Tsoy Yu.R., Spistin V.G. Geneticheskiy algoritm/Spisin V.G., Tsoy Yu.R. Predstavleniye znaniy v informatsionnix sistemax: uchebnoe posobie. -Tomsk: Izd-vo TPU, 2016. -146 s. 5. Gayibov T.Sh., Pulatov B.M., Qayumov J.A. Minimization of Losses in Distributed Power Networks by Genetic Algorithms.- International Journal of Advanced Research in Science, Engineering and Technology.-Vol. 6, Issue 2, February 2019.- pp. 8037-8039. 6. Deb K., Multi-Objective Optimization Using Evolutionary Algorithms, John Wiley & Sons 7. AbdellahLaoufi , Collective Intelligence for Optimal Power Flow Solution Using Ant Colony Optimization, Leonardo Electronic Journal of Practices and Technologies, p.88-105,2008. 8. Gayibov T.Sh. Effektivniy algoritm optimizasii rejimov energosistem // Sbornik statey mejdunarodnoy nauchnoy konferensii «Innovasiya-2002». – Tashkent, 2002. – S. 90-91. 9. Rana S.B., Whitley L.D., Bit representations with a twist. – Proc. 7th International Conference of Genetic Algorithms, 1997. Техника фанлари ва инновация №2/2019 й. Technical science and innovation 230 10. Ruderich R., Fuel Cell Principles. Lecture notes. University of Applied Sciences, Ulm, Germany. 2003. 11. Sopov E.A. Probabilistic genetic programming design // Actual problems of informatics and intelligent techniques. - Tambov, 2004. - P. 98 – 99. 12. Larmine J., Dicks A. Fuel Cell Systems Explained, Second Edition. – John Wiley & Sons, Ltd, 2003. 13. Ruban A.I. Metodi optimizasii: Uchebnoe posobie. Izd. 2-ое. Krasnoyarsk NII IPU, 2001. 528 s. 14. Bartolomey P.I., Panikovskaya T.А. Optimizasiya rejomov energosistem: Uchebnoe posobie / Еkaterinburg: UGTU – UPI, 2008. - 164 s. 15. Makoklyuyev B.I. Analiz I planirovaniye elektropotrebleniya. – М.: Energoatomizdat, 2008. - 296 s. 16. Filippova T.A. i dr. Optimizasiya rejimov elektrostansiy i energosistem: Uchebnik; – Novosib. gos. texn. un-t. - Novosibirsk, 2007. - 356 s. 17. Suxanov О.А., Sharov Yu.V. Ierarxicheskiye modeli v analize i upravlenii rejimami elektroenergeticheskix system.– М.: Izdatelskiy dom MEI, 2007. – 312 s. 18. Likin A.V. Elektricheskie sistemi i seti: Ucheb. posobiye. – М.: Universitetskaya kniga; Logos, 2006. – 254 s. 19. Kochura А.V. Geneticheskiye algoritmi v MatLAB: metodicheskiye ukazaniya. – Kursk: Avtorskaya redaksiya, 2010. – 19 s 20. Whitley D.L. Genetic Algorithms and Evolutionary Computing. Van Nostrand's Scientific Encyclopedia 2002.. UDC. 621.311