Permütasyon Akış Tipi Çizelgeleme Probleminin El Bombası Patlatma Metodu ile Çözümü

Üretimde kaynakların verimli kullanımı için işlerin en iyi şekilde çizelgelenmesi gerekmektedir. Gerçek hayatta çok sayıda uygulaması bulunan permütasyon akış tipi çizelgeleme problemi (PATÇP) yarım asırdan uzun süredir araştırmacıların ilgisini çekmektedir. El Bombası Patlatma Metodu (EBPM) Ahrari ve arkadaşları tarafından el bombalarının patlamalarından esinlenerek geliştirilmiş evrimsel bir algoritmadır. Bu çalışmada EBPM, permütasyon akış tipi çizelgeleme problemlerinin çözümü için uyarlanmıştır. Daha sonra metodu diğer metasezgisellerden ayıran özellik olan ajan bölgesi yarıçapının metot performansına etkisi araştırılmış ve metodun maksimum tamamlanma zamanı performans ölçütüne göre Taillard tarafından geliştirilmiş olan test problemleri üzerindeki performansları incelenmiştir. Sonuç olarak EBPM’nin makul sürelerde kabul edilebilir sonuçlara ulaşabildiği ve PATÇP’lerin çözümünde kullanılabileceği görülmüştür

Artificial Bee Colony Algorithm Combined with Grenade Explosion Method and Cauchy Operator for Global Optimization

Artificial bee colony (ABC) algorithm is a popular swarm intelligence technique inspired by the intelligent foraging behavior of honey bees. However, ABC is good at exploration but poor at exploitation and its convergence speed is also an issue in some cases. To improve the performance of ABC, a novel ABC combined with grenade explosion method (GEM) and Cauchy operator, namely, ABCGC, is proposed. GEM is embedded in the onlooker bees' phase to enhance the exploitation ability and accelerate convergence of ABCGC; meanwhile, Cauchy operator is introduced into the scout bees' phase to help ABCGC escape from local optimum and further enhance its exploration ability. Two sets of well-known benchmark functions are used to validate the better performance of ABCGC. The experiments confirm that ABCGC is significantly superior to ABC and other competitors; particularly it converges to the global optimum faster in most cases. These results suggest that ABCGC usually achieves a good balance between exploitation and exploration and can effectively serve as an alternative for global optimization

Contribution à l’optimisation de l’écoulement de puissance par les méthodes d’intelligence artificielle améliorées

La répartition optimale de la puissance réactive (ORPD) est une tâche importante pour atteindre un meilleur état d’économie, de sécurité et de stabilité du système de l’énergie électrique. Il s'agit d'un problème d'optimisation complexe qui vise à identifier les variables de contrôle optimales des différents équipements de régulation du réseau afin de minimiser une fonction objective sous contraintes. De nombreuses techniques méta-heuristiques ont été proposées pour surmonter les diverses complexités dans la résolution du problème ORPD, qui sont caractérisées par l'exploration et l'exploitation du mécanisme de recherche. L'équilibre entre ces deux caractéristiques est un défi à surmonter pour aboutir à une meilleure qualité de solution. L'algorithme de la colonie Artificiel des Abeilles (Artificial Bee Colony - ABC) est une méthode méta-heuristique réputée, s'est avéré efficace en matière d'exploration et faible en matière d'exploitation, ce qui rend nécessaire l'amélioration de la version de base de l'algorithme ABC. L'algorithme Salp Swarm (SSA) est une méta-heuristique nouvellement développée, basée sur un essaim, qui possède la meilleure capacité de recherche locale en utilisant la meilleure solution globale à chaque itération pour découvrir des solutions III prometteuses. Dans ce sujet de recherche, une nouvelle approche hybride basée sur les algorithmes ABC et SSA (ABC-SSA) est développée et appliquée pour résoudre le problème ORPD. L'approche proposée tente d'améliorer la capacité d'exploitation de l'algorithme ABC en utilisant SSA. L'efficacité de l'ABC-SSA est examinée en utilisant quatre réseaux électriques d'essai standard : IEEE 30 bus, IEEE 57 bus, IEEE 118 bus et IEEE 300 bus à grande échelle, en tenant compte des célèbres fonctions objectives du problème ORPD, notamment les pertes totales de puissance active de transmission (Ploss), l'écart total de tension (TVD) par rapport à l’amplitude de tension nominale et l'indice de stabilité de la tension (VSI) des jeux de barres de charge. Les résultats de simulation obtenus ont prouvé que l'ABC-SSA proposé est plus efficace que l'ABC, le SSA et d'autres techniques d'optimisation méta-heuristiques récemment développées dans la littérature du domaine d’application