پیشنویس:روشهای بهینهسازی در مسائل مهندسی برق قدرت
مقالهٔ پیشنویس در حال حاضر برای بازبینی ثبت نشدهاست.
این یک پیشنویس واگذارشده مقالهها برای ایجاد است. این مقاله در حال حاضر در انتظار بازبینی نیست. مادامی که بهطور فعالانه در حال بهبود بخشیدن این مقاله باشید، ضربالاجلی برای تکمیل آن نیست. پیشنویسهایی که در حال بهبود یافتن نباشند ممکن است پس از شش ماه حدف شوند. دقت کنید: جعبهٔ دیافت درخواست در ابتدا در پایین صفحه پدیدار خواهد شد. اگر این جعبه را میبینید، درخواست شما با موفقیت ارسال شدهاست.
این پیشنویس بیش از شش ماه است که ویرایش نشدهاست و مطابق با محس ع۱۳ شایستهٔ حذف است.
جایی که میتوانید کمک بگیرید
چگونگی بهبود یک پیشنویس
همچنین میتوانید با کنکاش در ویکیپدیا:مقالههای برگزیده و ویکیپدیا:مقالههای خوب نمونههایی از بهترین نوشتارها با موضوعی مشابه مقالهٔ مورد نظر خودتان را بیابید. شانس بیشتر برای یک بازبینی سریع برای این که شانس بازبینی سریع مقالهتان بیشتر شود، پیشنویس خود را با استفاده از دکمهٔ پایین با برچسبهای ویکیپروژهٔ مرتبط برچسب بزنید. این کار به بازبینیکنندگان کمک میکند تا مطلع شوند که یک پیشنویس جدید با موضوع مورد علاقهٔ آنها ثبت شدهاست. برای مثال، اگر مقالهای دربارهٔ یک فضانورد زن نوشتهاید، میتوانید برچسبهای زندگینامه، فضانوردی و دانشمندان زن را بیفزایید. منابع برای ویرایشگران
آخرین بار در ۸ ماه پیش توسط MJXVI (بحث | مشارکتها) ویرایش شدهاست. (روزآمدسازی) |
روشهای بهینهسازی در مسائل مهندسی برق قدرت طیف وسیعی از راه و روشها برای بهینهسازی در حل مسائل پیچیده در علوم مهندسی برق توسط الگوریتمهای مختلف است که دائماً در حال گسترش هستند. چندی از مهمترین روشهای بهینهسازی در مسائل مهندسی رشتهٔ برق قدرت به شرح زیر است:
روش بهینهسازی ازدحام ذرات[ویرایش]
یک روش سراسری کمینهسازی است که با استفاده از آن میتوان با مسائلی که جواب آنها یک نقطه یا سطح در فضای n بعدی میباشد، برخورد نمود.
الگوریتم ژنتیک[ویرایش]
تکنیک جستجویی در علم رایانه برای یافتن راهحل تقریبی برای بهینهسازی و مسائل جستجو است. الگوریتم ژنتیک نوع خاصی از الگوریتمهای تکامل است که از تکنیکهای زیستشناسی فرگشتی مانند وراثت و جهش استفاده میکند. این الگوریتم برای اولین بار توسط جان هلند معرفی شد.
در واقع الگوریتمهای ژنتیک از اصول انتخاب طبیعی داروین برای یافتن فرمول بهینه جهت پیشبینی یا تطبیق الگو استفاده میکنند. الگوریتمهای ژنتیک اغلب گزینه خوبی برای تکنیکهای پیشبینی بر مبنای رگرسیون هستند. در هوش مصنوعی الگوریتم ژنتیک (یا GA) یک تکنیک برنامهنویسی است که از تکامل ژنتیکی به عنوان یک الگوی حل مسئله استفاده میکند. مسئلهای که باید حل شود دارای ورودیهایی میباشد که طی یک فرایند الگوبرداری شده از تکامل ژنتیکی به راهحلها تبدیل میشود سپس راه حلها بعنوان کاندیداها توسط تابع ارزیاب[الف] مورد ارزیابی قرار میگیرند و چنانچه شرط خروج مسئله فراهم شده باشد الگوریتم خاتمه مییابد. الگوریتم ژنتیک بطور کلی یک الگوریتم مبتنی بر تکرار است که اغلب بخشهای آن به صورت فرایندهای تصادفی انتخاب میشوند.
بهینهسازی ازدحام کرم شب تاب[ویرایش]
الگوریتم بهینهسازی گروهی هوش که بر اساس رفتار کرم شب تاب گسترش یافتهاست.
الگوریتم رقابت استعماری[ویرایش]
این الگوریتم با مدلسازی ریاضی فرایند تکامل اجتماعی - سیاسی، الگوریتمی برای حل مسائل ریاضی بهینهسازی ارائه میدهد.
پایههای اصلی این الگوریتم را سیاست همسان سازی[ب]، رقابت استعماری[پ] و انقلاب تشکیل میدهند. این الگوریتم با تقلید از روند تکامل اجتماعی، اقتصادی و سیاسی کشورها و با مدلسازی ریاضی بخشهایی از این فرایند، عملگرهایی را در قالب منظم به صورت الگوریتم ارائه میدهد که میتوانند به حل مسائل پیچیده بهینهسازی کمک کنند.
الگوریتم کلونی زنبور[ویرایش]
شامل گروهی مبتنی بر الگوریتم جستجو است که اولین بار در سال ۲۰۰۵ میلادی توسعه یافت؛ این الگوریتم شبیهسازی رفتار جستجوی غذای گروههای زنبور عسل است. در نسخه ابتدایی این الگوریتم، الگوریتم نوعی از جستجوی محلی انجام میدهد که با جستجوی کترهای (تصادفی) ترکیب شده و میتواند برای بهینهسازی ترکیبی یا بهینهسازی تابعی به کار رود.
الگوریتم کلونی مورچگان[ویرایش]
مورچههای مصنوعی بهوسیلهٔ حرکت بر روی نمودار مسئله و با باقی گذاشتن نشانههایی بر روی نمودار، همچون مورچههای واقعی که در مسیر حرکت خود نشانههای باقی میگذارند، باعث میشوند که مورچههای مصنوعی بعدی بتوانند راهحلهای بهتری را برای مسئله فراهم نمایند. این روش که از رفتار مورچهها در یافتن مسیر بین محل لانه و غذا الهام گرفته شده؛ اولین بار در ۱۹۹۲ توسط مارکو دوریگو[ت] در پایان نامهٔ دکترایش مطرح شد.
الگوریتم تبرید شبیهسازی شده[ویرایش]
برای حل یک مسئلهٔ بهینهسازی، الگوریتم SA ابتدا از یک جواب اولیه شروع میکند و سپس در یک حلقه تکرار به جوابهای همسایه حرکت میکند. اگر جواب همسایه بهتر از جواب فعلی باشد، الگوریتم آن را به عنوان جواب فعلی قرار میدهد (به آن حرکت میکند)، در غیر این صورت، الگوریتم آن جواب را با احتمال (exp(-ΔE/T به عنوان جواب فعلی میپذیرد منشأ الگوریتم تبرید شبیهسازی شده، کارهای کریک پاتریک و کرنی و همکارانشان در سالهای ۱۹۸۳ و ۱۹۸۵ است.
الگوریتم چکه آبهای هوشمند[ویرایش]
یک گرافی که نقش یک حافظه گسترده[ث] را بازی میکند که بر روی آن خاکهای لبهها نگهداری میشود. پاره دیگر، که چندین چکه آب هوشمند (چکاهها) هستند که روی لبهها می شارند و از گرهای از گراف به گرهای دیگر میروند و با این کار خاک لبههای گذر کرده را دگرگون کرده و کمی به خاک در خود دارنده میافزایند. این چکاهها با همکاری و همچنین رقیبگری کاری میکنند تا گشایشهای بهتری بیابند. این کار با دگرگونی خاکهای روی گراف به گونهای پیش میرود که گشایشهای بهتر دسترس پذیرتر شوند.
الگوریتم تپهنوردی[ویرایش]
توضیحات[ویرایش]
منابع[ویرایش]