SCGS is a high-dimensional, nonconv

SCGS is a high-dimensional, nonconvex, mixed-integer
programming problem, and it is extremely difficult to obtain
the exact optimal solution. Great effort has been made in
studying the generation scheduling problem over the past
decades. Many formulations have been established and many
methods, such as Lagrangian Relaxation [2]-[6] and
mixed-integer programming [7]-[10] are developed for
solving the SCGS problems.
Reference [2], [4] described the direct method based on LR
for the generation scheduling where transmission constraint
was formulated as a set of linear constraints. Reference [11],
[12] proposed Benders decomposition algorithms to
decompose SCGS into a master problem and hourly security
checking subproblems. Reference [13] presented the
necessary and sufficient conditions to determine the feasibility
of dual solutions in LR framework. Reference [14] proposed a
LR-based algorithm for the long-term SCGS problem.
Reference [15] proposed a MIP based algorithm to solve the
SCGS problem for large-scale power systems with heuristics
to speed up the calculation. These literatures have achieved
great success in solving the SCGS problems.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

SCGS คือ เป็น มิติสูง nonconvex ผสมจำนวนเต็มปัญหา และการเขียนโปรแกรมเป็นเรื่องยากมากที่จะได้รับการแก้ปัญหาที่ดีที่สุดแน่นอน พยายามได้จากศึกษาการสร้างกำหนดการปัญหาที่ผ่านมาทศวรรษที่ผ่านมา มีการกำหนดสูตรหลาย และหลายวิธีการ เช่นพักผ่อนลากรองจ์ [2] - [6] และการเขียนโปรแกรมจำนวนเต็มผสม [7] - [10] ถูกพัฒนาสำหรับแก้ปัญหา SCGSอ้างอิง [2], [4] อธิบายวิธีการโดยตรงที่อิงจาก LRสำหรับการจัดกำหนดการสร้างข้อจำกัดการส่งแก้ไขสูตรเป็นชุดของข้อจำกัดเชิงเส้น อ้างอิง [11],[12] อัลกอริทึมย่อยสลาย Benders เสนอไปย่อยสลาย SCGS เป็นปัญหาหลักและรักษาความปลอดภัยประจำชั่วโมงตรวจสอบ subproblems อ้างอิง [13] นำเสนอการเงื่อนไขที่เพียงพอ ต่อการตรวจสอบเป็นไปได้โซลูชั่นสองในกรอบ LR อ้างอิง [14] การนำเสนออัลกอริธึมที่ใช้ LR SCGS ปัญหาระยะยาวอ้างอิง [15] เสนอเป็นอัลกอริทึม MIP คะแนนเพื่อแก้ตัวปัญหา SCGS สำหรับระบบไฟฟ้าขนาดใหญ่พร้อมรุกเพื่อเร่งการคำนวณ เอกสารเหล่านี้ประสบความสำเร็จความสำเร็จที่ดีในการแก้ปัญหา SCGS

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

SCGS เป็น, nonconvex ผสมจำนวนเต็มสูงมิติ
ปัญหาการเขียนโปรแกรมและมันเป็นเรื่องยากมากที่จะได้รับ
การแก้ปัญหาที่ดีที่สุดแน่นอน ความพยายามที่ดีได้รับการทำใน
การศึกษาปัญหาการตั้งเวลารุ่นในช่วงที่ผ่านมา
นานหลายทศวรรษ สูตรหลายคนได้รับการจัดตั้งขึ้นและหลาย
วิธีเช่นการผ่อนคลายลากรองจ์ [2] - [6] และ
การเขียนโปรแกรมผสมจำนวนเต็ม [7] - [10] มีการพัฒนา
. การแก้ปัญหา SCGS
อ้างอิง [2], [4] อธิบาย วิธีการที่ตรงขึ้นอยู่กับ LR
สำหรับการจัดตารางรุ่นที่ จำกัด การส่ง
เป็นสูตรที่เป็นชุดของข้อ จำกัด เชิงเส้น อ้างอิง [11]
[12] เสนอ Benders ขั้นตอนวิธีการสลายตัวที่จะ
ย่อยสลาย SCGS เป็นปัญหาหลักและการรักษาความปลอดภัยรายชั่วโมง
ตรวจสอบปัญา อ้างอิง [13] นำเสนอ
เงื่อนไขที่จำเป็นและเพียงพอที่จะตรวจสอบความเป็นไปได้
ของการแก้ปัญหาแบบคู่ในกรอบ LR อ้างอิง [14] เสนอ
อัลกอริทึม LR-based สำหรับปัญหา SCGS ระยะยาว.
อ้างอิง [15] เสนออัลกอริทึม MIP ที่ใช้ในการแก้
ปัญหา SCGS สำหรับระบบพลังงานขนาดใหญ่ที่มีการวิเคราะห์พฤติกรรม
เพื่อเพิ่มความเร็วในการคำนวณ วรรณกรรมเหล่านี้ได้บรรลุ
ความสำเร็จในการแก้ปัญหา SCGS

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

scgs เป็นสูง - มิติ nonconvex ผสม , จํานวนเต็มปัญหาการเขียนโปรแกรม และมันเป็นเรื่องยากมากที่จะได้รับโซลูชั่นที่เหมาะสมแน่นอน มากได้รับการทำในการศึกษาปัญหาการจัดตารางการผลิตที่ผ่านมาทศวรรษที่ผ่านมา หลายสูตรได้รับการจัดตั้งขึ้นและหลายวิธีการ เช่น ระบบการพักผ่อน [ 2 ] - [ 6 ] และผสมจำนวนเต็มโปรแกรม [ 7 ] - [ 10 ] ได้ถูกพัฒนาสำหรับแก้ไข scgs ปัญหาอ้างอิง [ 2 ] , [ 4 ] อธิบายวิธีใช้ LR โดยตรงสำหรับการสร้างตารางที่ส่งจำกัดที่สร้างขึ้นเป็นชุดของข้อจำกัดเชิงเส้น อ้างอิง [ 11 ][ 12 ] ได้เสนออัลกอริทึมการโฆษณาเน่า scgs เป็นปัญหาหลักและการรักษาความปลอดภัยชั่วคราวตรวจสอบ subproblems . อ้างอิง [ 13 ] เสนอเงื่อนไขจำเป็นและเพียงพอ เพื่อศึกษาความเป็นไปได้คู่โซลูชั่นใน LR กรอบ อ้างอิง [ 14 ] เสนอLR ตามขั้นตอนวิธีสำหรับปัญหา scgs ระยะยาวอ้างอิง [ 15 ] เสนออัลกอริทึม 2 ตามแก้ปัญหาปัญหา scgs สำหรับระบบพลังงานขนาดใหญ่ที่มีอักษรเพื่อเพิ่มความเร็วในการคำนวณ วรรณกรรมเหล่านี้ได้สำเร็จความสำเร็จในการแก้ไขปัญหา scgs .