{ "item_title" : "EnergyBidSim", "item_author" : [" Pooja Jain", "Ankush Tandon "], "item_description" : "Este livro apresenta algoritmos meta-heur sticos avan ados e um Sistema Multi-Agente (MAS) para licitaes inteligentes no mercado reestruturado de energia do dia seguinte. S o propostas vers es melhoradas do Moth Flame Optimizer (OB-MFO), do Firefly Algorithm (RFA) e de um WOA-SCA h brido, utilizando t cnicas adaptativas e de aprendizagem baseadas na oposio, que apresentam um desempenho superior em testes de refer ncia. Estes algoritmos s o aplicados a cen rios de licitao de mercado em condies de incerteza, avaliados atrav s de m tricas como a volatilidade dos pre os e o poder de mercado.tamb m introduzida uma estrutura MAS em camadas, que permite a tomada de decis es din micas com dados incompletos. Os resultados em sistemas de teste, incluindo o barramento IEEE-14, mostram uma maior precis o e efici ncia em relao aos m todos tradicionais.", "item_img_path" : "https://covers2.booksamillion.com/covers/bam/6/20/903/885/6209038859_b.jpg", "price_data" : { "retail_price" : "106.00", "online_price" : "106.00", "our_price" : "106.00", "club_price" : "106.00", "savings_pct" : "0", "savings_amt" : "0.00", "club_savings_pct" : "0", "club_savings_amt" : "0.00", "discount_pct" : "10", "store_price" : "" } }

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