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Questo libro presenta algoritmi meta-euristici avanzati e un sistema multi-agente (MAS) per la presentazione di offerte intelligenti nel mercato dell'energia del giorno prima ristrutturato. Vengono proposte versioni migliorate dell'ottimizzatore Moth Flame (OB-MFO), dell'algoritmo Firefly (RFA) e di un WOA-SCA ibrido che utilizza tecniche di apprendimento e di adattamento basate sull'opposizione, dimostrando prestazioni superiori nei test di riferimento. Questi algoritmi sono applicati a scenari di offerta di mercato in condizioni di incertezza, valutati utilizzando metriche come la volatilità…mehr

Produktbeschreibung
Questo libro presenta algoritmi meta-euristici avanzati e un sistema multi-agente (MAS) per la presentazione di offerte intelligenti nel mercato dell'energia del giorno prima ristrutturato. Vengono proposte versioni migliorate dell'ottimizzatore Moth Flame (OB-MFO), dell'algoritmo Firefly (RFA) e di un WOA-SCA ibrido che utilizza tecniche di apprendimento e di adattamento basate sull'opposizione, dimostrando prestazioni superiori nei test di riferimento. Questi algoritmi sono applicati a scenari di offerta di mercato in condizioni di incertezza, valutati utilizzando metriche come la volatilità dei prezzi e il potere di mercato. Viene inoltre introdotto un framework MAS stratificato, che consente di prendere decisioni dinamiche con dati incompleti. I risultati su sistemi di prova, tra cui il bus IEEE-14, mostrano una maggiore precisione ed efficienza rispetto ai metodi tradizionali.
Autorenporträt
Dr. Pooja Jain und Dr. Ankush Tandon sind außerordentliche Professoren am Swami Keshvanand Institute of Technology, Jaipur. Dr. Jain ist spezialisiert auf intelligentes Bieten, Optimierung und Multiagentensysteme und hat mehrere Publikationen und Patente veröffentlicht. Dr. Tandon konzentriert sich auf die Optimierung von Energiesystemen und dezentrale Erzeugung.