به جمع مشترکان مگیران بپیوندید!

تنها با پرداخت 70 هزارتومان حق اشتراک سالانه به متن مقالات دسترسی داشته باشید و 100 مقاله را بدون هزینه دیگری دریافت کنید.

برای پرداخت حق اشتراک اگر عضو هستید وارد شوید در غیر این صورت حساب کاربری جدید ایجاد کنید

عضویت
جستجوی مقالات مرتبط با کلیدواژه

multi-objective evolutionary algorithm

در نشریات گروه صنایع
تکرار جستجوی کلیدواژه multi-objective evolutionary algorithm در نشریات گروه فنی و مهندسی
تکرار جستجوی کلیدواژه multi-objective evolutionary algorithm در مقالات مجلات علمی
  • Hossein Salehi, Reza Tavakkoli Moghaddam *, AtaAllah Taleizadeh, Ashkan Hafezalkotob

    This paper proposes a modified non-dominated sorting genetic algorithm (NSGA-II) for a bi-objective location-allocation model. The purpose is to define the best places and capacity of the distribution centers as well as to allocate consumers, in such a way that uncertain consumers demands are satisfied. The objectives of the mixed-integer non-linear programming (MINLP) model are to (1) minimize the total cost of the network and (2) maximize the utilization of distribution centers. To solve the problem, a fuzzy modified NSGA-II with local search is proposed. To illustrate the results, computational experiments are generated and solved. The experimental results demonstrate that the performance metrics of the fuzzy modified NSGA-II is better than the original NSGA-II.

    Keywords: location-allocation, fuzzy rule base, multi-objective evolutionary algorithm
  • Burak Omer Saracoglu , Miguel De Simn Martn
    The design of Renewable Energy Power Plants (REPPs) is crucial not only for the investments' performance and attractiveness measures, but also for the maximization of resource (source) usage (e.g. sun, water, and wind) and the minimization of raw materials (e.g. aluminum: Al, cadmium: Cd, iron: Fe, silicon: Si, and tellurium: Te) consumption. Hence, several appropriate and satisfactory Multi-Objective Problems (MOPs) are mandatory during the REPPs' design phases. MOPs related tasks can only be managed by very well organized knowledge acquisition on all REPPs' design equations and models. The proposed MOPs need to be solved with one or more multi-objective algorithm, such as Multi-Objective Evolutionary Algorithms (MOEAs). In this respect, the first aim of this research study is to start gathering knowledge on the REPPs' MOPs. The second aim of this study is to gather detailed information about all MOEAs and available free software tools for their development. The main contribution of this research is the initialization of a proposed multi-objective evolutionary algorithm knowledge acquisition system for renewable energy power plants (MOEAs-KAS-F-REPPs) (research and development loopwise process: develop, train, validate, improve, test, improve, operate, and improve). As a simple representative example of this knowledge acquisition system research with two selective and elective proposed standard objectives (as test objectives) and eight selective and elective proposed standard constraints (as test constraints) are generated and applied as a standardized MOP for a virtual small hydropower plant design and investment. The maximization of energy generation (MWh) and the minimization of initial investment cost (million €) are achieved by the Multi-Objective Genetic Algorithm (MOGA), the Niched Sharing Genetic Algorithm/Non-dominated Sorting Genetic Algorithm (NSGA-I), and the NSGA-II algorithms in the Scilab 6.0.0 as only three standardized MOEAs amongst all proposed standardized MOEAs on two desktop computer configurations (Windows 10 Home 1709 64 bits, Intel i5-7200 CPU @ 2.7 GHz, 8.00 GB RAM with internet connection and Windows 10 Pro, Intel(R) Core(TM) i5 CPU 650 @ 3.20 GHz, 6,00 GB RAM with internet connection). The algorithm run-times (computation time) of the current applications vary between 20.64 and 59.98 seconds.
    Keywords: Multi-objective Optimization, Multi-objective Problem, Multi-objective Evolutionary Algorithm, Scilab, Renewable Energy
  • محمد صابری *، مهدی هاتف
    هدف از برنامه ریزی توسعه شبکه انتقال (TEP)، یافتن خطوط موردنیاز شبکه با کمترین هزینه سرمایه گذاری است؛ بطوریکه با رعایت شاخص هایی امنیتی سیستم، بار آینده به شکلی اقتصادی تامین گردد. با توجه به عدم قطعیت بار، تولیدات پراکنده بادی، منابع پاسخگو به بار و رقابتی شدن بازار برنامه ریزی توسعه شبکه انتقال با چالش هایی مواجه شده است که ازاین رو نیاز به ارائه مدل های جدید، بیش از پیش احساس می گردد. در این مقاله یک مدل TEP چندهدفه با در نظرگیری هزینه های سرمایه گذاری، عملکرد و منابع پاسخگو به بار به همراه یک شاخص جهت تعیین امنیت سیستم ارائه می شود. این توابع هدف، برای به دست آوردن یک مجموعه راه حل های غیر غالب، بر اساس اولویت های اپراتور(هزینه یا ریسک)، با استفاده از الگوریتم تکاملی قدرت پارتو مبتنی بر روش بهینه سازی چندهدفه اجتماع ذرات (SPEA2-MOPSO) بهینه می گردند. نتایج این تحقیق بر روی شبکه 24 باسه IEEE-RTS آزمایش گردیده است و روش پیشنهاد با روش های MOPSO و MOEA/D مقایسه می شود.
    کلید واژگان: برنامه ریزی توسعه شبکه انتقال، منابع پاسخگو به بار، الگوریتم بهینه سازی چند هدفه اجتماع ذرات، مزارع بادی
    Mohammad Saberi *, Mehdi Hatef
    The purpose of Transmission expansion planning (TEP) is to find the required network lines with the lowest investment cost So that the future burden will be provided economically by observing the system security indicators. Due to the uncertainty of the load, Distributed wind power and Responsive resources to load and competitive markets for Transmission expansion planning, Faced with challenges that require new models to be felt more than ever. In this paper, a multi-objective TEP model is presented taking into account investment costs, Responsive resources to load, along with an index for determining system security. These target functions are optimized for obtaining a non-dominant solution set based on operator priorities (cost or risk), using pareto power evolutionary algorithms based on multi-objective particle pool optimization (SPEA2-MOPSO). The proposed model is numerically verified on the modified IEEE RTS 24- bus and 118-bus systems. According to the simulation results, the proposed model can provide information regarding variants of risks and coordinate the optimum planning and DR solutions.
    Keywords: Transmission expansion planning, Responsive resources to load, multi-objective evolutionary algorithm, Wind farms
نکته
  • نتایج بر اساس تاریخ انتشار مرتب شده‌اند.
  • کلیدواژه مورد نظر شما تنها در فیلد کلیدواژگان مقالات جستجو شده‌است. به منظور حذف نتایج غیر مرتبط، جستجو تنها در مقالات مجلاتی انجام شده که با مجله ماخذ هم موضوع هستند.
  • در صورتی که می‌خواهید جستجو را در همه موضوعات و با شرایط دیگر تکرار کنید به صفحه جستجوی پیشرفته مجلات مراجعه کنید.
درخواست پشتیبانی - گزارش اشکال