Modern Music-Inspired Optimization Algorithms for Electric Power Systems
Lingua: inglese
Editore: Springer International Publishing, Springer International Publishing Mai 2019, 2019
- Rilegato
- Nuovo
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This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -In today¿s world, with an increase in the breadth and scope of real-world engineering optimization problems as well as with the advent of big data, improving the performance and efficiency of algorithms for solving such problems has become an indispensable need for specialists and researchers. In contrast to conventional books in the field that employ traditional single-stage computational, single-dimensional, and single-homogeneous optimization algorithms, this book addresses multiple newfound architectures for meta-heuristic music-inspired optimization algorithms. These proposed algorithms, with multi-stage computational, multi-dimensional, and multi-inhomogeneous structures, bring about a new direction in the architecture of meta-heuristic algorithms for solving complicated, real-world, large-scale, non-convex, non-smooth engineering optimization problems having a non-linear, mixed-integer nature with big data. The architectures of these new algorithms may also be appropriate for finding an optimal solution or a Pareto-optimal solution set with higher accuracy and speed in comparison to other optimization algorithms, when feasible regions of the solution space and/or dimensions of the optimization problem increase.Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg 756 pp. Englisch.…
Codice articolo 9783030120436
- Titolo
- Modern Music-Inspired Optimization Algorithms for Electric Power Systems
- Autore
- Mohammad Kiani-Moghaddam
- Editore
- Springer International Publishing, Springer International Publishing Mai 2019
- Anno di pubblicazione
- 2019
- Condizione
- Neu
- Rilegatura
- Buch
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 3030120430
- ISBN 13
- 9783030120436
- Peso dell'articolo
- 1285 grammi
- Dimensioni
- 241x160x46 mm
- Serie
- Libro 119 di 153: Power Systems
- Provides an understanding of the optimization problems and algorithms, particularly meta-heuristic optimization algorithms, found in fields such as engineering, economics, management, and operations research;
- Enhances existing architectures and develops innovative architectures for meta-heuristic music-inspired optimization algorithms in order to deal with complicated, real-world, large-scale, non-convex, non-smooth engineering optimization problems having a non-linear, mixed-integer nature with big data;
- Addresses innovative multi-level, techno-economic, real-world, large-scale, computational-logical frameworks for power systems operation and planning, and illustrates practical training on implementation of the frameworks using the meta-heuristic music-inspired optimization algorithms.
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