کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
9952210 | 1444170 | 2018 | 18 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Meta-heuristic framework: Quantum inspired binary grey wolf optimizer for unit commitment problem
ترجمه فارسی عنوان
چارچوب متاویری: بهینه سازی گرگ خاکستری باینری الگوریتم کوانتومی برای مسئله تعهد واحد
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
شبکه های کامپیوتری و ارتباطات
چکیده انگلیسی
This paper proposes a quantum inspired binary grey wolf optimizer (QI-BGWO) to solve unit commitment (UC) problem. The QI-BGWO integrates quantum computing concepts with BGWO to improve the hunting process of the wolf pack. The inherent properties of Q-bit and Q-gate concepts in quantum computing help in achieving better balance between exploration and exploitation properties of the search process. The position update processes of wolves at different hierarchy levels are replaced by Q-bit's individual probabilistic representation along with dynamic rotation angle and coordinate rotation gate. Therefore, solution approaches exploit the search properties of GWO and quantum computing using quantum bits, gates, superposition principle etc., to solve the unit commitment schedule efficiently. The results and statistical analysis demonstrates the effectiveness of proposed approaches in solving the UC problem and establishes the significance of proposed approaches among existing binary and quantum computing based heuristic approaches.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Computers & Electrical Engineering - Volume 70, August 2018, Pages 243-260
Journal: Computers & Electrical Engineering - Volume 70, August 2018, Pages 243-260
نویسندگان
K Srikanth, Lokesh Kumar Panwar, BK Panigrahi, Enrique Herrera-Viedma, Arun Kumar Sangaiah, Wang Gai-Ge,