Login for students

Login for employees

Publication detail

An appraisal of multi objective evolutionary algorithm for possible optimization of renewable energy systems
Authors: Igbinovia Famous Oghomwen | Křupka Jiří
Year: 2019
Type of publication: článek ve sborníku
Name of source: 2019 IEEE PES/IAS PowerAfrica
Publisher name: IEEE (Institute of Electrical and Electronics Engineers)
Place: New York
Page from-to: 370-375
Titles:
Language Name Abstract Keywords
cze Posouzení více-objektivního evolučního algoritmu pro možnou optimalizaci systémů obnovitelné energie Vývoj účinných multi-objektivních evolučních algoritmů (MOEA) může poskytnout účinný nástroj pro řešení optimalizace obnovitelných elektrických systémů. Tento příspěvek představuje hodnocení multi-objektivních evolučních algoritmů. Pokrývá rámec MOEA jako klíčový problém při jeho návrhu, která je založena na dekpompozici, preferencích, indikátorech, hybridizaci a ko-evoluci. Dalším rámcem pro MOEA je Memetic Algorithm. Výpočtová složitost multiobjektivního evolučního algoritmu; evoluční algoritmus; multiobjektivní evoluční algoritmus; více objektivní evoluční algoritmové rámce; systémy obnovitelné energie
eng An appraisal of multi objective evolutionary algorithm for possible optimization of renewable energy systems The development of efficient multi objective evolutionary algorithms (MOEAs) can provide an effective tool for solving the optimization of solely renewable electricity systems. This paper presents an appraisal of multi objective evolutionary algorithms. It covers MOEA framework as a key issue in its design, these are including of MOEA based on decomposition, preference, indicator, hybridization, and co-evolution. Other MOEA frameworks covered in this paper are Target Region-based Multi Objective Evolutionary Algorithm (TMOEA) and Memetic Algorithm (MA) for multi objective evolutionary algorithms. The computational complexity of MOEAs has been presented. Potential direction for future research is in the area of MOEA application in an exclusively renewable energy system, thereby paving the way for the Internet of Renewable Energy (IoRE). Computational complexity of multi objective evolutionary algorithm; evolutionary algorithm; multi objective evolutionary algorithm; multi objective evolutionary algorithm frameworks; renewable energy systems

Map

en.mapy.cz

Services

Popular Links

© 2023 University of Pardubice, Studentská 95, 532 10 Pardubice 2
Phone: +420 466 036 111, 466 036 112, 466 036 113
Webmaster, RSS
Data box ID: f5vj9hu
Accessibility Statement
CC BY-NC-ND 4.0Creative CommonsAttributionNonCommercialNoDerivatives