[論文レビュー] Application of PSO, Artificial Bee Colony and Bacterial Foraging Optimization algorithms to economic load dispatch: An analysis

Anant Baijal, Vikram Singh Chauhan+1 more|arXiv (Cornell University)|Nov 13, 2011

Electric Power System Optimization参考文献 10被引用数 12

ひとこと要約

本稿では、電力系統における経済的負荷配分（ELD）問題を解くために、粒子群最適化（PSO）、ミツバチ Colony 最適化（ABC）、細菌走査最適化（BFO）を評価する。2つのテストシステムにおいて、ABC と BFO は PSO よりも低い燃料コストとより速い収束速度を達成しており、解の品質と計算効率の観点から優れた性能を示している。

ABSTRACT

This paper illustrates successful implementation of three evolutionary algorithms, namely- Particle Swarm Optimization(PSO), Artificial Bee Colony (ABC) and Bacterial Foraging Optimization (BFO) algorithms to economic load dispatch problem (ELD). Power output of each generating unit and optimum fuel cost obtained using all three algorithms have been compared. The results obtained show that ABC and BFO algorithms converge to optimal fuel cost with reduced computational time when compared to PSO for the two example problems considered.

研究の動機と目的

• メタヒューリスティックアルゴリズム（PSO、ABC、BFO）が経済的負荷配分（ELD）問題をどの程度効果的に解けるかを評価すること。
• 標準的なテストシステム上で、各アルゴリズムが達成する収束速度と最適燃料コストを比較すること。
• ELD 問題において、解の正確性と計算効率の両立が図れる最良のアルゴリズムを特定すること。

提案手法

• 経済的負荷配分問題は、等式制約および不等式制約を伴う非線形かつ非凸な最適化問題として定式化される。
• PSO は、個体およびグローバルベストの位置に基づく速度と位置の更新ルールを用いて適用される。
• ABC はミツバチの採餌行動を模倣し、従業蜂とオンルッカー蜂を用いて解空間を探索および活用する。
• BFO は走査（チモタクシス）、増殖、消去・拡散のステップを経て、細菌の走査行動をモデル化することで解空間を最適化する。
• 3つのアルゴリズムは、6台および10台の発電ユニットを有する2つの標準テストシステムに適用され、性能評価が行われた。
• 同一の問題パラメータと停止基準を用いて、収束特性と最終的な燃料コストをアルゴリズム間で比較した。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 経済的負荷配分問題において、PSO、ABC、BFO は収束速度の点でどのように比較できるか？
• RQ2 テストされたシステムにおいて、どのアルゴリズムが最も低い燃料コストを達成するか？
• RQ3 ABC や BFO は、解の品質と計算時間の観点から、PSO を上回る性能を示すか？
• RQ4 これらのアルゴリズムは、ELD 問題の非凸的かつ非線形な性質をどのように処理するか？
• RQ5 異なるシステム規模において、各アルゴリズムの相対的な頑健性と一貫性はいかがなっているか？

主な発見

• 6ユニットおよび10ユニットのテストシステムの両方において、ABC と BFO は PSO よりも低い最適燃料コストを達成した。
• ABC と BFO は、PSO よりも最適解への収束が速く、計算時間を短縮した。
• PSO は収束により多くの反復回数を要し、燃料コストも ABC および BFO よりも高くなった。
• 結果から、ABC と BFO は、経済的負荷配分問題の解法において、PSO よりも効果的であることが示された。
• 本研究は、ABC や BFO のような自然を模倣したメタヒューリスティックが、複雑で非凸的な ELD 問題に適していることを確認した。
• 2つのテストケースにおいて、コストと速度の両面で、ABC と BFO が常に PSO よりも上位にランクされた。