利用结合模拟退火的粒子群优化算法求解经济调度的新方法
计算机与社会
2013-07-12 v1 人机交互
摘要
本文提出了一种利用粒子群优化算法求解经济调度的新方法。该方法旨在在满足约束条件并减少电力需求的前提下，在各专用机组间分配产量。更确切地说，软计算方法已受到额外关注，并成功应用于诸多实际场景。此处，我们尝试利用粒子群优化算法（PSO），基于三个发电机组的数据来寻找最低成本。本工作中采用的数据包括损耗系数、最大 - 最小功率限制以及成本函数。PSO 和模拟退火（Simulated Annealing）被用于针对不同能源需求求出最小量。当输出结果与传统方法比较时，PSO 似乎能给出更好的结果，并具有增强的收敛特性。所有方法均在 MATLAB 环境中执行。通过三个发电机组的案例研究，证明了所提方法的有效性和可行性。输出结果令人鼓舞，表明该预测计算方法能够针对经济调度问题形成经济上更优的高质量解决方案。
引用
@article{arxiv.1307.3013,
title = {Context-based Barrier Notification Service Toward Outdoor Support for the Elderly},
author = {Keisuke Umezu and Takahiro Kawamura and Akihiko Ohsuga},
journal= {arXiv preprint arXiv:1307.3013},
year = {2013}
}