Development of the indicator set of the features informativeness estimation for recognition and diagnostic model synthesis

Oliinyk, Аndrii; Subbotin, Sergey; Lovkin, Valerli; Leoshchenko, Serhii; Zaiko, Tetiana

doi:10.1109/tcset.2018.8336342

Cited by 10 publications

(1 citation statement)

References 12 publications

Supporting

Mentioning

Contrasting

Order By: Relevance

“…In English language literature [16,17], the concept of combinatorial problem or the problem of combinatorial search is commonly used but it is difficult to find a sufficiently general definition that would cover all the variety of problems of this kind. A combinatorial problem of a fixed dimensionality will be considered [26].…”

Section: Development Of An Algorithm For Determining Locations For Plmentioning

confidence: 99%

Development of a genetic algorithm for placing power supply sources in a distributed electric network

Fedorchenko

Oliinyk²,

Stepanenko³

et al. 2019

EEJET

Self Cite

View full text Add to dashboard Cite

Розглянуто проблему обґрунтування розвитку складних розподiльних систем електропостачання як iєрархiя завдань, на першому етапi якої є розв'язання завдання вибору рацiональної конфiгурацiї системи електропостачання. Розроблено математичну модель рiшення задачi оптимального розмiщення декiлькох джерел живлення i закрiплення за ними споживачiв в системi електропостачання з використанням алгоритмiв генетичного програмування. Запропонованi методи дозволяють отримати побудову оптимальної траси лiнiї електропередачi, що зв'язує споживача з джерелом живлення, з урахуванням обмежень на мiсцевостi. Розроблено модифiкацiю простого генетичного алгоритму, на основi якої реалiзовано iнформацiйну систему. Дана система вирiшує питання комбiнаторної оптимiзацiї у вiдношеннi вибору оптимальної локацiї розмiщення джерел живлення у розподiленiй електричнiй мережi. Проведена оцiнка часу розрахунку в залежностi вiд параметрiв задачi. Показано, що для задач малої i середньої розмiрностi розроблений алгоритм забезпечує мiнiмальний час рахунку. Результати рiшення задачi для конкретного прикладу демонструють перевагу генетичного пiдходу над методом повного перебору. Отриманi результати можуть бути успiшно застосованi для вирiшення проблеми оптимiзацiї розмiщення джерел живлення у розподiленiй електричнiй мережiКлючовi слова: генетичний алгоритм, джерело живлення, еволюцiйний алгоритм, система електропостачання, комбiнаторний аналiз UDC 004.93

show abstract

Section: Development Of An Algorithm For Determining Locations For Plmentioning

confidence: 99%