{ "item_title" : "EnergyBidSim", "item_author" : [" Pooja Jain", "Ankush Tandon "], "item_description" : "Ce livre pr sente des algorithmes m ta-heuristiques avanc s et un syst me multi-agents (SMA) pour des ench res intelligentes sur le marchrestructurde l' nergieun jour. Des versions am lior es de l'optimiseur Moth Flame (OB-MFO), de l'algorithme Firefly (RFA) et d'un hybride WOA-SCA sont propos esl'aide de techniques d'apprentissage et d'adaptation bas es sur l'opposition, et montrent des performances sup rieures lors de tests de r f rence. Ces algorithmes sont appliqu sdes sc narios d'appels d'offres sur le marchen situation d'incertitude,valu sl'aide de mesures telles que la volatilitdes prix et le pouvoir de march . Un cadre MAS en couches estgalement introduit, permettant une prise de d cision dynamique avec des donn es incompl tes. Les r sultats sur les syst mes de test, y compris le bus IEEE-14, montrent une am lioration de la pr cision et de l'efficacitpar rapport aux m thodes traditionnelles.", "item_img_path" : "https://covers2.booksamillion.com/covers/bam/6/20/909/834/6209098347_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" : "" } }

Overview

Customers Also Bought

Details