Abstract: This paper presents an ef

Abstract: This paper presents an efficient and reliable swarm intelligence-based approach, namely elitist-mutated particle swarm optimization

EMPSO technique, to derive reservoir operation policies for multipurpose reservoir systems. Particle swarm optimizers are
inherently distributed algorithms, in which the solution for a problem emerges from the interactions between many simple individuals
called particles. In this study the standard particle swarm optimization
PSO algorithm is further improved by incorporating a
new strategic mechanism called elitist-mutation to improve its performance. The proposed approach is first tested on a hypothetical
multireservoir system, used by earlier researchers. EMPSO showed promising results, when compared with other techniques. To show
practical utility, EMPSO is then applied to a realistic case study, the Bhadra reservoir system in India, which serves multiple purposes,
namely irrigation and hydropower generation. To handle multiple objectives of the problem, a weighted approach is adopted. The results
obtained demonstrate that EMPSO is consistently performing better than the standard PSO and genetic algorithm techniques. It is seen
that EMPSO is yielding better quality solutions with less number of function evaluations.

Kết quả (Việt) 1:

Tóm tắt: Giấy này trình bày một hiệu quả và đáng tin cậy swarm thông minh dựa trên phương pháp tiếp cận, cụ thể là elitist đột biến hạt swarm tối ưu hóaEMPSO kỹ thuật, để lấy được chính sách vận hành hồ chứa cho hệ thống đa dụng hồ chứa. Tối ưu hóa công cụ hạt swarmthuật toán phân phối vốn, trong đó các giải pháp cho một vấn đề nổi lên từ sự tương tác giữa nhiều cá nhân đơn giảnđược gọi là hạt. Trong nghiên cứu này thuật toán PSO hạt tiêu chuẩn swarm tối ưu hóa được tiếp tục cải thiện bằng cách kết hợp mộtcơ chế chiến lược mới gọi là elitist-đột biến để cải thiện hiệu quả của nó. Cách tiếp cận được đề nghị đầu tiên được thử nghiệm trên một giảmultireservoir hệ thống, được sử dụng bởi các nhà nghiên cứu trước đó. EMPSO đã cho thấy hứa hẹn kết quả, khi so sánh với các kỹ thuật khác. Để hiển thịứng dụng thực tế, EMPSO sau đó được áp dụng cho một nghiên cứu trường hợp thực tế, Hệ thống hồ chứa Bhadra ở Ấn Độ, nơi phục vụ nhiều mục đích,cụ thể là thủy lợi và thủy điện thế hệ về sau. Để xử lý các mục tiêu nhiều của vấn đề, một cách tiếp cận trọng được thông qua. Kết quảthu được chứng minh rằng EMPSO một cách nhất quán thực hiện tốt hơn so với tiêu chuẩn PSO và thuật toán di truyền kỹ thuật. Nó được nhìn thấyEMPSO đó năng suất giải pháp chất lượng tốt hơn với ít hơn số lượng chức năng đánh giá.

Kết quả (Việt) 2:

Tóm tắt: Bài báo này trình bày một phương pháp tiếp cận đám tình báo dựa trên hiệu quả và đáng tin cậy, đó là tinh hoa đột biến tối ưu hóa bầy hạt
EMPSO? kỹ thuật, để lấy được các chính sách vận hành hồ chứa cho các hệ thống hồ chứa đa mục tiêu. Tối ưu hóa hạt swarm được
phân phối vốn dĩ thuật toán, trong đó giải pháp cho một vấn đề nổi lên từ sự tương tác giữa nhiều cá nhân đơn giản
gọi là hạt. Trong nghiên cứu này PSO tối ưu hóa bầy hạt chuẩn? Thuật toán được cải tiến tốt hơn bằng cách kết hợp một
cơ chế chiến lược gọi là tinh hoa-đột biến mới để cải thiện hiệu suất của nó. Phương pháp được đề xuất lần đầu tiên được thử nghiệm trên một giả thuyết
hệ thống multireservoir, được sử dụng bởi các nhà nghiên cứu trước đó. EMPSO cho thấy kết quả đầy hứa hẹn, khi so sánh với các kỹ thuật khác. Để hiển thị
tiện ích thiết thực, EMPSO sau đó được áp dụng cho một trường hợp nghiên cứu thực tế, hệ thống hồ chứa Bhadra ở Ấn Độ, phục vụ đa mục tiêu,
cụ thể là thủy lợi và thủy điện. Để xử lý nhiều mục tiêu của vấn đề, ​​một cách tiếp cận có trọng được thông qua. Các kết quả
thu được chứng minh rằng EMPSO luôn được thực hiện tốt hơn so với các PSO tiêu chuẩn và kỹ thuật thuật toán di truyền. Nó được xem
là EMPSO là năng suất các giải pháp chất lượng tốt hơn với số lượng ít các đánh giá chức năng.