تعد مسألة تعويض الاستطاعة الردية في شبكات التوزيع الكهربائية من المسائل الحيوية بيئياً و اقتصادياً، لذلك فقد جرى من خلال هذا البحث:
التطرق لأحدث التجهيزات المستخدمة في تعويض الاستطاعة الردية في شبكات التوزيع الكهربائية و استعراض مميزاتها، ثم بعد ذلك
استعرضت العلاقات الرياضية التي يستخدمها برنامج ETAP إِذ يحوي البرنامج على وظيفة (OCP) تمكننا من حساب الاستطاعة المثلى و تحديد المكان الأمثل لمعوضات الاستطاعة الردية في شبكات التوزيع الكهربائية بهدف تخفيض الضياع و تحسين أداء هذه الشبكات.
هذا فضلاً عن شرح نظري مبسط عن الخوارزميات الجينية لأن البرنامج يرتكز عليها في عمله.
كما طبق هذا البرنامج على جزء من شبكة ريف دمشق في ضوء بارامترات تشغيلها الحقيقية، درِست الآثار الاقتصادية لهذا التطبيق فضلاً عن الآثار الفنية الإيجابية، إِذ لوحظ تحسن في قيمة عامل الاستطاعة و تحسن في أوضاع التوتر على عقد الشبكة (Voltage Profile).
قمنا في هذا البحث بتلخيص المنهجيات الخاصة بالخوارزمية الجينية و عمليات التقييس، و ناقشنا معايير تقييس السجلات الزمنية الحقيقية. ثم قمنا بتطبيق إجراءات التقييس التقليدية في مجال الزمن و اجراءات التقييس باستخدام الخوارزمية الجينية على عدد من السجلات ال
حقيقية المتوفرة لمطابقة الطيف التصميمي السوري. و أخيرا قمنا بفحص السجلات الزمنية الناتجة و مقارنتها لتبيان مدى مطابقتها لمتطلبات الكود.
يتناول هذا البحث تصميم المقاطع البيتونية المسلحة ذات الشكل T وفق الكود العربي السوري وصولاً للمقطع ذو الكلفة الأقل، مع اعتبار كافة متطلبات التصميم. تعتمد الطريقة التقليدية على مجموعة من الفرضيات التصميمية ، فيما تهدف هذه المنهجية للوصول إلى الحل الأم
ثل مع الأخذ بعين الاعتبار للشروط المقيدة، لذلك فإن استخدامها سيقودنا لتصميم المقطع البيتوني المسلح ذو الكلفة الأدنى.
يبين هذا البحث إمكانية صياغة هذه المسألة في نموذج برمجي رياضي لاخطي، و ذلك من خلال عدة حالات تم استخدامها لشرح كيفية تطبيق هذه النمذجة ضمن شروط الكود العربي السوري.
تم اعتماد الطريقة التقليدية المتبعة في الكود العربي السوري لتصميم المقاطع في هذا البحث, باستخدام طريقة البرمجة اللاخطية المضمنة ببرنامج Lingo14.0 من شركة LINDO Systems Inc. و قد أظهرت مقارنة النتائج التوفير الكبير في كلفة المقطع البيتوني المسلح ذو الشكل T.
تستخدم الخوارزميات التطورية المتعددة الأهداف على نطاق واسع من المجالات
في سبيل حل مسائل الأمثلة, و التي تتطلب وجود عدة أهداف متعارضة يجب
أخذها بعين الاعتبار معاً. تمتلك خوارزميات الأمثلة التطورية الأساسية عدة
عيوب, مثل الافتقار إلى معيار جيد لإنها
ء العمل, و عدم وجود براهين تثبت
التقارب الجهد. غالباً ما تستخدم خوارزمية أمثلة تطورية هجينة متعددة الأهداف
للتغلب على هذه العيوب.
optimization
الأمثلة
الأمثلة متعددة الأهداف
الخوارزميات التطورية
الخوارزميات التطورية المتعددة الأهداف
الخوارزميات التطورية عديدة الأهداف
(Multi-Objective Optimization (MO
Evolutionary Algorithms
(Multi-Objective Evolutionary Algorithms (MOEAs
(Many-Objective Evolutionary Algorithms (MaOEAs
المزيد..
