Horse herd optimization algorithm for economic dispatch problems

差异进化 CMA-ES公司 数学优化 人口 进化算法 算法 进化策略 数学 社会学 人口学
作者
Subhamay Basu,Sajjan Kumar,Mousumi Basu
出处
期刊:Engineering Optimization [Taylor & Francis]
卷期号:55 (5): 806-822 被引量:2
标识
DOI:10.1080/0305215x.2022.2035378
摘要

This article applies the horse herd optimization (HHO) algorithm to convoluted economic dispatch (ED) problems. HHO mimics the social behaviour of horses of different ages using six significant traits: grazing, hierarchy, sociability, imitation, defence mechanism and roam. The efficacy of the HHO method is demonstrated on five different ED problems, namely, valve-point effects, prohibited feasible area, ramp rate limits and multiple fuels. The simulated outcomes of the recommended method are comparable to those obtained by established artificial intelligence methods. Comparative and statistical analyses demonstrate that the proposed HHO algorithm performs well and can produce superior results to some other well-known and established algorithms, namely, differential evolution (DE), success-history based adaptive differential evolution with linear population size reduction (L-SHADE) and covariance matrix adaptation–evolution strategy (CMA-ES).

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
丹青完成签到 ,获得积分10
4秒前
1752795896完成签到,获得积分10
5秒前
wangwangxiao完成签到 ,获得积分10
9秒前
Emma完成签到 ,获得积分10
14秒前
伶俐书蝶完成签到 ,获得积分10
15秒前
YouY0123完成签到 ,获得积分10
15秒前
John完成签到,获得积分10
21秒前
海盗船长完成签到,获得积分10
23秒前
29秒前
阿狸完成签到,获得积分10
31秒前
crystal完成签到 ,获得积分10
37秒前
月亮啊完成签到 ,获得积分10
40秒前
胡杨树2006完成签到,获得积分10
42秒前
健忘的晓小完成签到 ,获得积分10
42秒前
zhangxiaoqing完成签到,获得积分10
48秒前
梵高线上完成签到,获得积分10
49秒前
山山而川完成签到,获得积分10
50秒前
wtt完成签到 ,获得积分10
53秒前
YvesWang完成签到,获得积分20
56秒前
YvesWang发布了新的文献求助20
1分钟前
醒了没醒醒完成签到 ,获得积分10
1分钟前
clxgene完成签到,获得积分10
1分钟前
没羽箭完成签到,获得积分10
1分钟前
kkscanl完成签到 ,获得积分10
1分钟前
春春完成签到,获得积分10
1分钟前
1分钟前
蓝景轩辕完成签到 ,获得积分10
1分钟前
没羽箭发布了新的文献求助10
1分钟前
泥嚎完成签到,获得积分10
1分钟前
学生信的大叔完成签到,获得积分10
1分钟前
香蕉新儿完成签到,获得积分10
1分钟前
旺旺完成签到,获得积分10
1分钟前
杨永佳666完成签到 ,获得积分10
1分钟前
简单完成签到,获得积分10
1分钟前
leilei完成签到,获得积分10
1分钟前
ccc完成签到 ,获得积分10
1分钟前
资格丘二完成签到 ,获得积分10
1分钟前
hj123完成签到,获得积分10
1分钟前
gincle完成签到,获得积分10
1分钟前
谦让以亦完成签到 ,获得积分10
1分钟前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
PowerCascade: A Synthetic Dataset for Cascading Failure Analysis in Power Systems 2000
Picture this! Including first nations fiction picture books in school library collections 1500
Signals, Systems, and Signal Processing 610
Unlocking Chemical Thinking: Reimagining Chemistry Teaching and Learning 555
CLSI M100 Performance Standards for Antimicrobial Susceptibility Testing 36th edition 400
Cancer Targets: Novel Therapies and Emerging Research Directions (Part 1) 400
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 计算机科学 物理 内科学 复合材料 催化作用 物理化学 光电子学 电极 细胞生物学 基因 无机化学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 6362250
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 8175899
关于积分的说明 17224379
捐赠科研通 5416933
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2866654
邀请新用户注册赠送积分活动 1843775
关于科研通互助平台的介绍 1691562