کد مقاله کد نشریه سال انتشار مقاله انگلیسی نسخه تمام متن
241942 501793 2014 10 صفحه PDF دانلود رایگان
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Comparison of genetic algorithm to particle swarm for constrained simulation-based optimization of a geothermal power plant
ترجمه فارسی عنوان
مقایسه الگوریتم ژنتیک با ذرات برای بهینه سازی مبتنی بر شبیه سازی محدود یک نیروگاه ژئوترمال
کلمات کلیدی
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه مهندسی کامپیوتر هوش مصنوعی
چکیده انگلیسی


• Genetic algorithm compared to particle swarm for optimization of a geothermal power plant.
• PSO achieves better specific work output across a range of algorithm control parameters.
• PSO converges to optimum solution with lower computation cost.

The performance of a genetic algorithm is compared with that of particle swarm optimization for the constrained, non-linear, simulation-based optimization of a double flash geothermal power plant. Particle swarm optimization converges to better (higher) objective function values. The genetic algorithm is shown to converge more quickly and more tightly, resulting in a loss of solution diversity. Particle swarm optimization obtains solutions within 0.1% and 0.5% of the best known optimum in significantly fewer objective function evaluations than the genetic algorithm.

ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Advanced Engineering Informatics - Volume 28, Issue 1, January 2014, Pages 81–90
نویسندگان
, , ,