An appraisal of multi objective evolutionary algorithm for possible optimization of renewable energy systems
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216275%3A25410%2F19%3A39915492" target="_blank" >RIV/00216275:25410/19:39915492 - isvavai.cz</a>
Výsledek na webu
—
DOI - Digital Object Identifier
—
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
An appraisal of multi objective evolutionary algorithm for possible optimization of renewable energy systems
Popis výsledku v původním jazyce
The development of efficient multi objective evolutionary algorithms (MOEAs) can provide an effective tool for solving the optimization of solely renewable electricity systems. This paper presents an appraisal of multi objective evolutionary algorithms. It covers MOEA framework as a key issue in its design, these are including of MOEA based on decomposition, preference, indicator, hybridization, and co-evolution. Other MOEA frameworks covered in this paper are Target Region-based Multi Objective Evolutionary Algorithm (TMOEA) and Memetic Algorithm (MA) for multi objective evolutionary algorithms. The computational complexity of MOEAs has been presented. Potential direction for future research is in the area of MOEA application in an exclusively renewable energy system, thereby paving the way for the Internet of Renewable Energy (IoRE).
Název v anglickém jazyce
An appraisal of multi objective evolutionary algorithm for possible optimization of renewable energy systems
Popis výsledku anglicky
The development of efficient multi objective evolutionary algorithms (MOEAs) can provide an effective tool for solving the optimization of solely renewable electricity systems. This paper presents an appraisal of multi objective evolutionary algorithms. It covers MOEA framework as a key issue in its design, these are including of MOEA based on decomposition, preference, indicator, hybridization, and co-evolution. Other MOEA frameworks covered in this paper are Target Region-based Multi Objective Evolutionary Algorithm (TMOEA) and Memetic Algorithm (MA) for multi objective evolutionary algorithms. The computational complexity of MOEAs has been presented. Potential direction for future research is in the area of MOEA application in an exclusively renewable energy system, thereby paving the way for the Internet of Renewable Energy (IoRE).
Klasifikace
Druh
D - Stať ve sborníku
CEP obor
—
OECD FORD obor
50602 - Public administration
Návaznosti výsledku
Projekt
—
Návaznosti
S - Specificky vyzkum na vysokych skolach<br>I - Institucionalni podpora na dlouhodoby koncepcni rozvoj vyzkumne organizace
Ostatní
Rok uplatnění
2019
Kód důvěrnosti údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů
Údaje specifické pro druh výsledku
Název statě ve sborníku
2019 IEEE PES/IAS PowerAfrica
ISBN
978-1-72811-011-0
ISSN
—
e-ISSN
—
Počet stran výsledku
6
Strana od-do
370-375
Název nakladatele
IEEE (Institute of Electrical and Electronics Engineers)
Místo vydání
New York
Místo konání akce
Abuja
Datum konání akce
20. 8. 2019
Typ akce podle státní příslušnosti
WRD - Celosvětová akce
Kód UT WoS článku
—