ПОДБОР КОНСТАНТНЫХ ПАРАМЕТРОВ МЕТОДА РОЯ ЧАСТИЦ ПО МЕТОДУ ИМИТАЦИИ ОТЖИГА ПРИ РЕШЕНИИ ЗАДАЧИ РАСПРЕДЕЛЕНИЯ ПРОИЗВОДСТВЕННОЙ НАГРУЗКИ
Ключевые слова:
задача о распределении производственной нагрузки, метод роя частиц, метод имитации отжигаАннотация
В статье рассмотрено решение задачи о распределении производственной нагрузки с помощью метода роя частиц. Предложено использование метода имитации отжига для подбора значений константных параметров метода роя частиц (коэффициентов социализации и персонализации) при решении задачи о распределении производственной нагрузки. С помощью этого метода достигнуты результаты, которые являются лучшими по сравнению с классическими методами решения задачи производственной нагрузки.Библиографические ссылки
1. Leandro dos Santos Coelho. Solving production load dispatch problems in power systems using chaotic and Gaussian particle swarm optimization approaches / Leandro dos Santos Coelho, Chu-Sheng Lee // Electrical Power and Energy Systems. – December 2008. – № 30. – P. 297 – 307.
2. Девятков В. Системи штучного інтелекту / Володимир Девятков. – М.: Видавництво МГТУ ім. Баумана, 2001. – 352 c.
3. Trelea Ioan Cristian. The particle swarm optimization algorithm: convergence analysis and parameter selection / Ioan Cristian Trelea // Information Processing Letters. – March 2003. – № 85. – P. 317 – 325.
4. Рассел Стюарт. Штучний інтелект. Сучасний підхід / Стюарт Рассел, Пітер Норівг; пер. з англ. К. А. Птіцина. – М.: «Вільямс», 2006. – 1408 с.
5. Zhi-hui Zhan. Adaptive Particle Swarm Optimization / Zhi-hui Zhan, Jun Zhang // Systems, Man, and Cybernetics, Part B: Cybernetics. – December 2009. – Vol. 39. – № 6. – P. 1362 – 1381.
6. Ratnaweera A. Self-Organizing Hierarchical Particle Swarm Optimizer With Time-Varying Acceleration Coefficients / A. Ratnaweera, S. Halgamuge, H. C. Watson // Evolutionary Computation, IEEE Transactions. – June 2004. – Vol. 8. – № 3. – P. 240 – 255.
7. Supiya Ujjin. Particle Swarm Optimization Recommender System / Supiya Ujjin, Peter. J. Bentley // Swarm Intelligence Symposium, 2003. SIS ’03. Proceedings of the 2003 IEEE. – April 2003. – P. 124 – 131.
2. Девятков В. Системи штучного інтелекту / Володимир Девятков. – М.: Видавництво МГТУ ім. Баумана, 2001. – 352 c.
3. Trelea Ioan Cristian. The particle swarm optimization algorithm: convergence analysis and parameter selection / Ioan Cristian Trelea // Information Processing Letters. – March 2003. – № 85. – P. 317 – 325.
4. Рассел Стюарт. Штучний інтелект. Сучасний підхід / Стюарт Рассел, Пітер Норівг; пер. з англ. К. А. Птіцина. – М.: «Вільямс», 2006. – 1408 с.
5. Zhi-hui Zhan. Adaptive Particle Swarm Optimization / Zhi-hui Zhan, Jun Zhang // Systems, Man, and Cybernetics, Part B: Cybernetics. – December 2009. – Vol. 39. – № 6. – P. 1362 – 1381.
6. Ratnaweera A. Self-Organizing Hierarchical Particle Swarm Optimizer With Time-Varying Acceleration Coefficients / A. Ratnaweera, S. Halgamuge, H. C. Watson // Evolutionary Computation, IEEE Transactions. – June 2004. – Vol. 8. – № 3. – P. 240 – 255.
7. Supiya Ujjin. Particle Swarm Optimization Recommender System / Supiya Ujjin, Peter. J. Bentley // Swarm Intelligence Symposium, 2003. SIS ’03. Proceedings of the 2003 IEEE. – April 2003. – P. 124 – 131.
Загрузки
-
PDF
Загрузок: 155
Просмотров анотаций: 178
Как цитировать
Бендерук, Ю. А., и В. И. Месюра. «ПОДБОР КОНСТАНТНЫХ ПАРАМЕТРОВ МЕТОДА РОЯ ЧАСТИЦ ПО МЕТОДУ ИМИТАЦИИ ОТЖИГА ПРИ РЕШЕНИИ ЗАДАЧИ РАСПРЕДЕЛЕНИЯ ПРОИЗВОДСТВЕННОЙ НАГРУЗКИ». Научные труды Винницкого национального технического университета, вып. 2, ноябрь 2013 г., https://trudy.vntu.edu.ua/index.php/trudy/article/view/386.
Выпуск
Раздел
Информационные технологии и компьютерная техника
