Chaos optimization algorithm has th

Chaos optimization algorithm has the features of
ergodicity, randomness and inherent regularity. It can traverse
all of the state by its own laws and won't repeat[5] .Chaos
optimization algorithm can avoid falling into local minima,
has more advantages than the random search , and is easy to
jump out of local optimal solution[6]. In paper [7], it used the
chaos optimization algorithm for power system economic load
dispatch, compared with genetic algorithm, and proved the
superiority of chaos optimization algorithm. In paper [8], it
first proposed the mutative scale chaos optimization
algorithm, and verified the effectiveness of the proposed
algorithm through numerical examples. In paper [9], it
improved mutative scale chaos optimization algorithm,
applied the improved algorithm in the example of large-scale
power system economic load dispatch, and achieved better
results compared with other algorithms.
This paper studies the influences of initial value, the
variable space narrowing coefficient and the "secondary
search" adjustLnent coefficient of the mutative scale chaos
optimization algorithm, and proposes improvements. Through
some numerical examples, this paper verifies the effectiveness
of the improvements. Combined with the characteristics of the
micro-sources, this paper establishes a microgrid optimization
run mathematical model, and applies the improved algorithm
to optimize. The simulation certifies that the desired result is
available.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

อัลกอริทึมการเพิ่มประสิทธิภาพความวุ่นวายมีสิ่งอำนวยความสะดวกergodicity สุ่ม และโดยสม่ำเสมอ สามารถท่องของรัฐตามกฎหมายของตนเอง และจะไม่ทำซ้ำ [5] ความสับสนวุ่นวายอัลกอริทึมการเพิ่มประสิทธิภาพสามารถหลีกเลี่ยงการ falling เข้า minima ท้องถิ่นมีข้อดีเพิ่มเติมมากกว่าการค้นหาแบบสุ่ม และง่ายต่อการกระโดดออกจากท้องถิ่นเหมาะสม [6] กระดาษที่ [7], จะใช้การโหลดความวุ่นวายเพิ่มประสิทธิภาพอัลกอริธึมสำหรับระบบพลังงานเศรษฐกิจส่ง เมื่อเทียบกับอัลกอริทึมทางพันธุกรรม และพิสูจน์การบัญชาของอัลกอริทึมการเพิ่มประสิทธิภาพของความสับสนวุ่นวาย กระดาษ [8], มันก่อน เสนอเพิ่มความโกลาหลขนาด mutativeอัลกอริทึม และตรวจสอบประสิทธิผลของการนำเสนออัลกอริทึมที่ผ่านตัวอย่างตัวเลข กระดาษ [9], มันขนาด mutative ปรับความวุ่นวายเพิ่มประสิทธิภาพอัลกอริธึมใช้ขั้นตอนวิธีการในตัวอย่างของขนาดใหญ่พลังงานระบบเศรษฐกิจโหลดจัดส่ง และทำได้ดีกว่าผลการเปรียบเทียบกับอัลกอริทึมอื่น ๆกระดาษนี้ศึกษาอิทธิพลของค่าเริ่มต้น การตัวแปรพื้นที่กวดขันสัมประสิทธิ์และรอง"การค้นหา" adjustLnent สัมประสิทธิ์ของความโกลาหลขนาด mutativeอัลกอริทึมการเพิ่มประสิทธิภาพ และเสนอปรับปรุง ผ่านตัวเลข กระดาษนี้สามารถตรวจสอบประสิทธิภาพการปรับปรุง รวมกับลักษณะของการไมโครแหล่ง กระดาษนี้สร้างการเพิ่มประสิทธิภาพ microgridเรียกใช้แบบจำลองทางคณิตศาสตร์ และใช้อัลกอริทึมที่ดีขึ้นการเพิ่มประสิทธิภาพ การรับรองว่า เป็นผลลัพธ์ที่ต้องการได้

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ขั้นตอนวิธีการเพิ่มประสิทธิภาพความโกลาหลมีคุณสมบัติของ
ergodicity, สุ่มและสม่ำเสมอโดยธรรมชาติ มันสามารถสำรวจ
ทั้งหมดของรัฐตามกฎหมายของตัวเองและจะไม่ทำซ้ำ [5] .Chaos
ขั้นตอนวิธีการเพิ่มประสิทธิภาพสามารถหลีกเลี่ยงการตกอยู่ในท้องถิ่นน้อย,
มีข้อดีมากกว่าการค้นหาแบบสุ่มและเป็นเรื่องง่ายที่จะ
กระโดดออกมาจากทางออกที่ดีที่สุดในท้องถิ่น [6 ] ในกระดาษ [7] ก็ใช้
วิธีการเพิ่มประสิทธิภาพความวุ่นวายสำหรับระบบพลังงานไฟฟ้าทางเศรษฐกิจ
ส่งเทียบกับขั้นตอนวิธีพันธุกรรมและพิสูจน์
ความเหนือกว่าของขั้นตอนวิธีการเพิ่มประสิทธิภาพของความสับสนวุ่นวาย ในกระดาษ [8] มัน
เป็นครั้งแรกที่นำเสนอการเพิ่มประสิทธิภาพขนาด mutative ความวุ่นวาย
ขั้นตอนวิธีการและตรวจสอบประสิทธิภาพของการเสนอ
ขั้นตอนวิธีการผ่านตัวอย่างตัวเลข ในกระดาษ [9] ก็
ปรับตัวดีขึ้นขนาดขั้นตอนวิธีการเพิ่มประสิทธิภาพความวุ่นวาย mutative,
ใช้อัลกอริทึมที่ดีขึ้นในตัวอย่างของขนาดใหญ่
ระบบไฟฟ้าภาระทางเศรษฐกิจการจัดส่งและประสบความสำเร็จที่ดีกว่า
ผลเมื่อเทียบกับกลไกอื่น ๆ .
กระดาษนี้ศึกษาอิทธิพลของค่าเริ่มต้นที่
ตัวแปรค่าสัมประสิทธิ์พื้นที่กวดขันและ "รอง
ค้นหา" ค่าสัมประสิทธิ์ adjustLnent ของขนาด mutative ความวุ่นวาย
ขั้นตอนวิธีการเพิ่มประสิทธิภาพและแนะการปรับปรุง ผ่าน
ตัวอย่างตัวเลขบางกระดาษนี้จะตรวจสอบประสิทธิภาพ
ของการปรับปรุง รวมกับลักษณะของ
ไมโครแหล่งกระดาษนี้กำหนดเพิ่มประสิทธิภาพ microgrid
เรียกใช้แบบจำลองทางคณิตศาสตร์และนำไปใช้อัลกอริทึมที่ดีขึ้น
เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพ การจำลองการขอรับรองว่าผลที่ต้องการคือ
ใช้ได้