I detta dokument presenteras en ny algoritm baserad på integrering av genetiska algoritmer, tabusökning och simulerade glödgningsmetoder för att lösa enhetens åtagandeproblem. Kärnan i den föreslagna algoritmen är baserad på genetiska algoritmer. Tabu sökning används för att generera nya populationsmedlemmar i reproduktionsfasen av den genetiska algoritmen. En simulerad glödgningsmetod används för att påskynda konvergensen av den genetiska algoritmen genom att tillämpa det simulerade glödgningstestet för alla populationsmedlemmar. Ett nytt genomförande av den genetiska algoritmen införs. Den genetiska algoritmlösningen kodas som en blandning mellan binär och decimal representation. Fitness-funktionen är konstruerad utifrån den totala driftskostnaden för de genererande enheterna utan straffvillkor. I den tabu söka delen av den föreslagna algoritmen, används en enkel korttidsminnesprocedur för att motverka risken för snärjning på en lokal optimal, och för tidig konvergens av den genetiska algoritmen. En enkel kylschema har implementerats för att tillämpa simulerad glödning test i algoritmen. Numeriska resultat visade överlägsenheten av de lösningar som erhållits jämfört med genetiska algoritmer, tabu sökning och simulerade glödgningsmetoder, och till två exakta algoritmer För pre-prints vänligen skriv till:abstracts@kfupm.edu.sa
Mantawy och al. föreslog en hybridalgoritm som integrerar genetisk algoritm, tabusökning och simulerad glödgning för att lösa UC i REF.