Repositorio UFRO · Omeka S

A deterministic annular crossover genetic algorithm optimisation for the unit commitment problem

Primer Autor	Pavez-Lazo, Boris
Co-autores	Soto-Cartes, Jessica
Título	A deterministic annular crossover genetic algorithm optimisation for the unit commitment problem
Editorial	PERGAMON-ELSEVIER SCIENCE LTD
Revista	EXPERT SYSTEMS WITH APPLICATIONS
Lenguaje	en
Resumen	One of the disadvantages of traditional genetic algorithms is premature convergence because the selection operator depends on the quality of the individual, with the result that the genetic information of the best individuals tends to dominate the characteristics of the population. Furthermore, when the representation of the chromosome is linear, the crossover is sensitive to the encoding or depends on the gene position. The ends of this type of chromosome have only a very low probability of changing by mutation. In this work a genetic algorithm is applied to the unit commitment problem using a deterministic selection operator, where all the individuals of the population are selected as parents according to an established strategy, and an annular crossover operator where the chromosome is in the shape of a ring. The results obtained show that, with the application of the proposed operators to the unit commitment problem, better convergences and solutions are obtained than with the application of traditional genetic operators. (c) 2010 Elsevier Ltd. All rights reserved.#Una de las desventajas de los algoritmos genéticos tradicionales es la convergencia prematura, ya que el operador de selección depende de la calidad del individuo, lo que provoca que la información genética de los mejores individuos tienda a dominar las características de la población. Además, cuando la representación del cromosoma es lineal, el cruce es sensible a la codificación o depende de la posición del gen. Los extremos de este tipo de cromosoma tienen una probabilidad muy baja de cambiar por mutación. En este trabajo se aplica un algoritmo genético al problema de asignación de unidades utilizando un operador de selección determinista, donde todos los individuos de la población se seleccionan como padres según una estrategia establecida, y un operador de cruce anular donde el cromosoma tiene forma de anillo. Los resultados obtenidos muestran que, con la aplicación de los operadores propuestos al problema de asignación de unidades, se obtienen mejores convergencias y soluciones que con la aplicación de los operadores genéticos tradicionales. (c) 2010 Elsevier Ltd. Todos los derechos reservados.
Tipo de Recurso	artículo original
Description	The authors gratefully acknowledge the financial support given by the Universidad de La Frontera via the research project DI0049-2007. Los autores agradecen el apoyo financiero brindado por la Universidad de La Frontera a través del proyecto de investigación DI0049-2007.
doi	10.1016/j.eswa.2010.11.089
Formato Recurso	pdf
Palabras Claves	Genetic algorithm Unit commitment Deterministic selection Annular crossover simulated annealing algorithm lagrangian-relaxation priority list search fuzzy Algoritmo genético Compromiso de unidades Selección determinista Cruce anular algoritmo de recocido simulado relajación lagrangiana lista de prioridades búsqueda difuso
Ubicación del archivo	http://dx.doi.org/10.1016/j.eswa.2010.11.089
Materias	Genetic algorithm Unit commitment Deterministic selection Annular crossover simulated annealing algorithm lagrangian-relaxation priority list search fuzzy Algoritmo genético Compromiso de unidades Selección determinista Cruce anular algoritmo de recocido simulado relajación lagrangiana lista de prioridades búsqueda difuso
Disciplinas de la OCDE	Ciencias de la Computación#Matemáticas Aplicadas
Versión del recurso (Recomendado-único)	versión publicada
Tipo de ruta	hibrida
Access Rights	restringido
Derechos de acceso	restringido
Id de Web of Science	WOS:000288343900017
Título de la cita (Recomendado-único)	A deterministic annular crossover genetic algorithm optimisation for the unit commitment problem
Revista/Libro	EXPERT SYSTEMS WITH APPLICATIONS
Idioma	en
Identificador del recurso (Mandatado-único)	artículo original
Entidad financiadora	UFRO DI DI0049-2007
Referencia del Financiador (Mandatado si es aplicable-repetible)	UFRO DI DI0049-2007
Editorial	PERGAMON-ELSEVIER SCIENCE LTD
ISSN	0957-4174
Página de inicio (Recomendado-único)	6523
Página final (Recomendado-único)	6529
Categoría WOS	Computer Science, Artificial Intelligence Engineering, Electrical & Electronic Operations Research & Management Science Informática, Inteligencia Artificial Ingeniería Eléctrica y Electrónica Investigación Operativa y Ciencias de la Gestión.
Formato	pdf