Algoritmos genéticos y PSO aplicados a un problema de generación distribuida.

Fuente: Redalyc
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Autor principal: Edgar Dario Obando Paredes
Formato: Artículo científico
Lenguaje:es
Publicado: Universidad Tecnológica de Pereira 2017
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author Edgar Dario Obando Paredes
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contents Algoritmos genéticos y PSO aplicados a un problema de generación distribuida. Edgar Dario Obando Paredes Ingeniería PSO Matlab Generación Algoritmos Genéticos Optimización con restricciones n este informe se presentan los resultados de la aplicación de algoritmos genéticos y PSO ( Particle Swarm Optimization ), para optimizar un problema de generación distribuida (GD) de potencia que debe cumplir ciert as restricciones. Para la implementación del algoritmo genético se utiliza el toolbox de Matlab ya implementado variando algunos parámetros como fracción de mutación, población etc . Lo anterior para compararlo con la función fmincon ya implementada dentro del ambiente Matlab y sacar con clusiones en cuanto a tasa de convergencia y error entre los datos. El Algoritmo PSO fue implementado teniendo en cuenta p rocesos estocásticos basados en suerte, definiendo propieda des intrínsecas a él, tal como tamaño de población, fac tor de inercia etc. 2017 artículo científico 0122-1701 https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=84953102003 es http://www.redalyc.org/revista.oa?id=849 Scientia Et Technica application/pdf Universidad Tecnológica de Pereira Scientia Et Technica (Colombia) Num.1 Vol.22
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publishDate 2017
publisher Universidad Tecnológica de Pereira
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Algoritmos genéticos y PSO aplicados a un problema de generación distribuida. Edgar Dario Obando Paredes Ingeniería PSO Matlab Generación Algoritmos Genéticos Optimización con restricciones n este informe se presentan los resultados de la aplicación de algoritmos genéticos y PSO ( Particle Swarm Optimization ), para optimizar un problema de generación distribuida (GD) de potencia que debe cumplir ciert as restricciones. Para la implementación del algoritmo genético se utiliza el toolbox de Matlab ya implementado variando algunos parámetros como fracción de mutación, población etc . Lo anterior para compararlo con la función fmincon ya implementada dentro del ambiente Matlab y sacar con clusiones en cuanto a tasa de convergencia y error entre los datos. El Algoritmo PSO fue implementado teniendo en cuenta p rocesos estocásticos basados en suerte, definiendo propieda des intrínsecas a él, tal como tamaño de población, fac tor de inercia etc. 2017 artículo científico 0122-1701 https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=84953102003 es http://www.redalyc.org/revista.oa?id=849 Scientia Et Technica application/pdf Universidad Tecnológica de Pereira Scientia Et Technica (Colombia) Num.1 Vol.22
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