PSO、人工蜂群与细菌觅食优化算法在经济负荷调度中的应用：一项分析
神经与进化计算
2015-09-23 v1 人工智能
摘要
本文展示了三种进化算法，即粒子群优化 (PSO)、人工蜂群 (ABC) 和细菌觅食优化 (BFO) 算法在经济负荷调度问题 (ELD) 中的成功实现。本文比较了使用这三种算法获得的各个发电单元的功率输出和最优燃料成本。所得结果表明，在所考虑的两个示例问题中，与 PSO 相比，ABC 和 BFO 算法能以更少的计算时间收敛至最优燃料成本。
引用
@article{arxiv.1111.2988,
title = {Application of PSO, Artificial Bee Colony and Bacterial Foraging Optimization algorithms to economic load dispatch: An analysis},
author = {Anant Baijal and Vikram Singh Chauhan and T. Jayabarathi},
journal= {arXiv preprint arXiv:1111.2988},
year = {2015}
}