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A Hybrid Hnn-qp Approach For Dynamic Economic Dispatch Problem

机译：动态经济调度问题的混合Hnn-qp方法

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This paper introduces a solution of the dynamic economic dispatch (DED) problem using a hybrid approach of Hopfield neural network (HNN) and quadratic programming (QP). The hybrid algorithm is based on using enhanced HNN; to solve the static part of the problem; the QP algorithm for solving the dynamic part of the DED. This technique guarantees the global optimality of the solution due to its look-ahead capability. The new algorithm is applied and tested to an example from the literature and the solution is then compared with that obtained by some other techniques to prove the superiority and effectiveness of the proposed algorithm.
机译：本文采用Hopfield神经网络（HNN）和二次规划（QP）的混合方法，介绍了动态经济调度（DED）问题的解决方案。混合算法基于使用增强型HNN；解决问题的静态部分；用于解决DED动态部分的QP算法。由于其超前的能力，该技术保证了解决方案的全局最优性。将该新算法应用于文献中的实例并进行了测试，然后将该解决方案与其他技术获得的结果进行比较，以证明该算法的优越性和有效性。

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