{ "item_title" : "EnergyBidSim", "item_author" : [" Pooja Jain", "Ankush Tandon "], "item_description" : "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 volatilitdei 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.", "item_img_path" : "https://covers1.booksamillion.com/covers/bam/6/20/911/708/6209117082_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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