Novel Particle Swarm Optimization Algorithm Based on President Election: Applied to a Renewable Hybrid Power System Controller
محل انتشار: ماهنامه بین المللی مهندسی، دوره: 34، شماره: 1
سال انتشار: 1400
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 301
فایل این مقاله در 13 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_IJE-34-1_012
تاریخ نمایه سازی: 6 اردیبهشت 1400
چکیده مقاله:
Particle swarm optimization has been a popular and common met heuristic algorithm from its genesis time. However, some problems such as premature convergence, weak exploration ability and great number of iterations have been accompanied with the nature of this algorithm. Therefore, in this paper we proposed a novel classification for particles to organize them in a different way. This new method which is inspired from president election is called President Election Particle Swarm Optimization (PEPSO). This algorithm is trying to choose useful particles and omit functionless ones at initial steps of algorithm besides considering the effects of all generated particles to get a directed and fast convergence. Some preparations are also done to escape from premature convergence. To validate the applicability of our proposed PEPSO, it is compared with the other met heuristic algorithm including GAPSO, Logistic PSO, Tent PSO, and PSO to estimate the parameters of the controller for a hybrid power system. Results verify that PEPSO has a better reaction in worst conditions in finding parameters of the controller.
کلیدواژه ها:
Hybrid Optimization algorithm ، Chaotic Function ، Hybrid Power System ، Particle Swarm Optimization Algorithm ، President Election Algorithm
نویسندگان
M. Yahyazadeh
Faculty of Engineering, Vali-e-Asr University of Rafsanjan, Iran
M. S. Johari
Faculty of Engineering, Vali-e-Asr University of Rafsanjan, Iran
S. H. HosseinNia
Department of Precision and Microsystems Engineering, Mekelweg ۲, ۲۶۲۸ CD DELFT, The Netherlands
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :