روش‌های بهینه سازی در مسائل مهندسی برق قدرت

روش‌های بهینه‌سازی در مسائل مهندسی برق قدرت طیف وسیعی از راه و روش‌ها برای بهینه‌سازی در حل مسائل پیچیده در علوم مهندسی برق توسط الگوریتم‌های مختلف است که دائما در حال گسترش هستند. چندی از مهم‌ترین روش‌های بهینه‌سازی در مسائل مهندسی رشته برق قدرت به شرح زیر است (لازم است ذکر شود که تعداد کل روش‌های ارائه شده بیشتر از آنچه می‌باشد که در اینجا ارائه شده است):
روش بهینه‌سازی ازدحام ذرات
یک روش سراسری کمینه‌سازی است که با استفاده از آن می‌توان با مسائلی که جواب آنها یک نقطه یا سطح در فضای n بعدی می‌باشد، برخورد نمود.
الگوریتم ژنتیک
تکنیک جستجویی در علم رایانه برای یافتن راه‌حل تقریبی برای بهینه‌سازی و مسائل جستجو است. الگوریتم ژنتیک نوع خاصی از الگوریتم‌های تکامل است که از تکنیک‌های زیست‌شناسی فرگشتی مانند وراثت و جهش استفاده می‌کند. این الگوریتم برای اولین بار توسط جان هلند معرفی شد.
در واقع الگوریتم‌های ژنتیک از اصول انتخاب طبیعی داروین برای یافتن فرمول بهینه جهت پیش‌بینی یا تطبیق الگو استفاده می‌کنند. الگوریتم‌های ژنتیک اغلب گزینه خوبی برای تکنیک‌های پیش‌بینی بر مبنای رگرسیون هستند. در هوش مصنوعی الگوریتم ژنتیک (یا GA) یک تکنیک برنامه‌نویسی است که از تکامل ژنتیکی به عنوان یک الگوی حل مسئله استفاده می‌کند. مسئله‌ای که باید حل شود دارای ورودی‌هایی می‌باشد که طی یک فرایند الگوبرداری شده از تکامل ژنتیکی به راه‌حلها تبدیل می‌شود سپس راه حلها بعنوان کاندیداها توسط تابع ارزیاب (Fitness Function) مورد ارزیابی قرار می‌گیرند و چنانچه شرط خروج مسئله فراهم شده باشد الگوریتم خاتمه می‌یابد. الگوریتم ژنتیک بطور کلی یک الگوریتم مبتنی بر تکرار است که اغلب بخش‌های آن به صورت فرایندهای تصادفی انتخاب می‌شوند.
بهینه‌سازی ازدحام کرم شب تاب
الگوریتم بهینه‌سازی گروهی هوش که بر اساس رفتار کرم شب تاب گسترش یافته است.
الگوریتم رقابت استعماری
این الگوریتم با مدلسازی ریاضی فرایند تکامل اجتماعی - سیاسی، الگوریتمی برای حل مسائل ریاضی بهینه‌سازی ارائه می‌دهد.
پایه‌های اصلی این الگوریتم را سیاست همسان سازی (Assimilation)، رقابت استعماری (Imperialistic Competition) و انقلاب (Revolution) تشکیل می‌دهند. این الگوریتم با تقلید از روند تکامل اجتماعی، اقتصادی و سیاسی کشورها و با مدلسازی ریاضی بخشهایی از این فرایند، عملگرهایی را در قالب منظم به صورت الگوریتم ارائه می‌دهد که می‌توانند به حل مسائل پیچیده بهینه‌سازی کمک کنند.
الگوریتم کلونی زنبور
شامل گروهی مبتنی بر الگوریتم جستجو است که اولین بار در سال ۲۰۰۵ میلادی توسعه یافت؛ این الگوریتم شبیه‌سازی رفتار جستجوی غذای گروه‌های زنبور عسل است. در نسخه ابتدایی این الگوریتم، الگوریتم نوعی از جستجوی محلی انجام می‌دهد که با جستجوی کترهای (تصادفی) ترکیب شده و می‌تواند برای بهینه سازی ترکیبی یا بهینه‌سازی تابعی به کار رود.
الگوریتم کلونی مورچگان
مورچه‌های مصنوعی به‌وسیله حرکت بر روی نمودار مسئله و با باقی گذاشتن نشانه‌هایی بر روی نمودار، همچون مورچه‌های واقعی که در مسیر حرکت خود نشانه‌های باقی می‌گذارند، باعث می‌شوند که مورچه‌های مصنوعی بعدی بتوانند راه‌حل‌های بهتری را برای مسئله فراهم نمایند.
این روش که از رفتار مورچه‌ها در یافتن مسیر بین محل لانه و غذا الهام گرفته شده؛ اولین بار در ۱۹۹۲ توسط مارکو دوریگو (Marco Dorigo) در پایان نامه دکترایش مطرح شد.
الگوریتم تبرید شبیه‌سازی شده
برای حل یک مسئله بهینه‌سازی، الگوریتم SA ابتدا از یک جواب اولیه شروع می‌کند و سپس در یک حلقه تکرار به جواب‌های همسایه حرکت می‌کند. اگر جواب همسایه بهتر از جواب فعلی باشد، الگوریتم آن را به عنوان جواب فعلی قرار می‌دهد (به آن حرکت می‌کند)، در غیر این صورت، الگوریتم آن جواب را با احتمال (exp(-E/T به عنوان جواب فعلی می‌پذیرد
منشا الگوریتم تبرید شبیه‌سازی شده، کارهای کریک پاتریک و کرنی و همکارانشان در سال‌های ۱۹۸۳ و ۱۹۸۵ است.
الگوریتم چکه آب‌های هوشمند
یک گرافی که نقش یک حافظه گسترده (distributed memory) را بازی می‌کند که بر روی آن خاک‌های لبه‌ها نگهداری می‌شود. پاره دیگر، که چندین چکه آب هوشمند (چکاه‌ها) هستند که روی لبه‌ها می‌شارند و از گره‌ای از گراف به گره‌ای دیگر می‌روند و با این کار خاک لبه‌های گذر کرده را دگرگون کرده و کمی به خاک در خود دارنده می‌افزایند. این چکاه‌ها با همکاری و همچنین رقیبگری کاری می‌کنند تا گشایش‌های بهتری بیابند. این کار با دگرگونی خاک‌های روی گراف به گونه‌ای پیش می‌رود که گشایش‌های بهتر دسترس پذیرتر شوند.
الگوریتم تپه‌نوردی