Resumen

Los algoritmos de optimización basados en poblaciones son herramientas útiles para resolver problemas de ingeniería. Este artículo presenta un algoritmo de enjambre de partículas cuánticas basado en transposones elitistas para resolver problemas de despacho económico (ED). Se trata de un problema de optimización complejo y altamente no lineal con restricciones. El enfoque propuesto, optimización de enjambre de partículas cuánticas basado en transposones elitistas de cría doble (DEB-QPSO), utiliza dos estrategias de cría elitistas para promover la diversidad del enjambre y mejorar la capacidad de búsqueda global, además de una técnica heurística eficiente mejorada para manejar las restricciones de igualdad e desigualdad de los problemas de ED. Al investigar en sistemas de prueba ampliamente utilizados de 15 unidades, 40 unidades y 140 unidades, a través de comparaciones de rendimiento, se demuestra que el algoritmo DEB-QPSO propuesto es capaz de obtener soluciones de mayor calidad de manera eficiente y de manera más estable que otros algorit

• Materias:Big Data Restricciones distribuidas Algoritmo de inferencia Gestión administrativa
• Subjects:Big Data Distributed constraints Inference algorithm Administrative management
• Palabras claves:Algoritmos de optimización; Problemas de ingeniería; Despacho económico; Elitista transposón; Enjambre de partículas basado en la mecánica cuántica; DEB-QPSO
• Keywords:Optimization algorithms; Engineering problems; Economic dispatch; Elitist transposon; Quantum-based particle swarm; DEB-QPSO