Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników
Powiadomienia systemowe
  • Sesja wygasła!
  • Sesja wygasła!
  • Sesja wygasła!

Znaleziono wyników: 2

Liczba wyników na stronie
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
Wyniki wyszukiwania
Wyszukiwano:
w słowach kluczowych:  kolonia mrówek
help Sortuj według:

help Ogranicz wyniki do:
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
1
Content available remote Real ant colony optimization as a tool for multi-criteria problems
EN
This paper presents a population-based heuristic method – a real ant colony optimization (RACO) as a tool for multi-criteria optimization problems. The idea of multi-criteria optimization is discussed and the necessary modifications of RACO are proposed. These modifications made possible to use the method to simultaneously search many Pareto-optimal solutions. The method was numerically tested in problems of benchmark-type and used for solving simple engineering problems. This article presents and discusses all results obtained in tests, and two different approaches to multi-criteria optimization are additionally compared (search then decision and decision then search).
EN
This paper introduces one of applications of the Ant colony algorithm to solve the optimal network reconfiguration problem with Distributed Generation (DG) for power loss reduction and voltage profile improvement. DGs, such as fuel cells and solar cells, etc., are going to be installed in the demand side of power networks for reducing power losses, network reinforcement, improving network efficiency and reliability. Network reconfiguration is performed by altering the topological structure of distribution feeders. By reconfiguring the network, voltage stability can be maximized for a particular set of loads in distribution networks. The performance of the proposed method was investigated on two distribution networks consisting of 33 and 10 buses.
PL
W artykule przedstawiono algorytm optymalnej rekonfiguracji sieci dystrybucji energii, zawierającej rozproszone generatory energii, z wykorzystaniem algorytmu mrówkowego. Metoda wpływa na zmniejszenie strat mocy oraz wahań napięcia sieci. Weryfikację przeprowadzono na dwóch sieciach przesyłowych, zawierających 33 i 10 linii.
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.