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Efficient Dynamic Economic Load Dispatch Using Parallel Process of Enhanced Optimization Approach

机译：改进优化方法并行处理的高效动态经济负荷调度

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In Dynamic Economic Load Dispatch (DELD), optimization and evolution computation become a major part with the strategy for solving the issues. From various algorithms Differential Evolution (DE) and Particle Swarm Optimization (PSO) algorithms are used to encode in a vector form and in sharing information and both approaches are based on the master-apprentice mechanism for the Dual Evolution Strategy. In order to overcome the challenges like the clustering of PSO, optimization problems and maximum and minimum searching, a new approach is developed with the improvement of searching and efficient process. In this paper, an Enhanced Hybrid Differential Evolution and Particle Swarm Optimization (EHDE-PSO) is proposed with Dynamic Sigmoid Weight using parallel procedures. A hybrid form of the proposed approach combines the optimizing algorithm of Enhanced PSO with the Differential Evolution (DE) for the improvement of computation using parallel process. The implementation and the parallel process are analyzed and discussed to gather relevant data to show the performance enhancement which is better than the existing algorithm.
机译：在动态经济负荷分配（DELD）中，优化和演化计算已成为解决问题策略的主要部分。从各种算法中，使用了差分进化（DE）和粒子群优化（PSO）算法以矢量形式编码并共享信息，两种方法都基于双重进化策略的主学徒机制。为了克服PSO聚类，优化问题以及最大和最小搜索等难题，随着搜索和高效过程的改进，开发了一种新方法。在本文中，采用并行过程，提出了一种具有动态Sigmoid权重的增强型混合差分差分进化和粒子群算法（EHDE-PSO）。提出的方法的混合形式将增强型PSO的优化算法与差分演化（DE）相结合，以改进使用并行过程的计算。对实现和并行处理进行了分析和讨论，以收集相关数据，以显示比现有算法更好的性能增强。

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