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Metadados | Descrição | Idioma |
---|---|---|
Autor(es): dc.contributor | Instituto Superior de Engenharia do Porto | - |
Autor(es): dc.contributor | University of Trás-os-Montes e Alto Douro and INESC-TEC | - |
Autor(es): dc.contributor | Universidade Estadual Paulista (UNESP) | - |
Autor(es): dc.creator | Oliveira, Vitor | - |
Autor(es): dc.creator | Pinto, Tiago | - |
Autor(es): dc.creator | Faia, Ricardo | - |
Autor(es): dc.creator | Veiga, Bruno | - |
Autor(es): dc.creator | Soares, Joao | - |
Autor(es): dc.creator | Romero, Ruben | - |
Autor(es): dc.creator | Vale, Zita | - |
Data de aceite: dc.date.accessioned | 2025-08-21T19:55:28Z | - |
Data de disponibilização: dc.date.available | 2025-08-21T19:55:28Z | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2023-07-29 | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2023-07-29 | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2021-12-31 | - |
Fonte completa do material: dc.identifier | http://dx.doi.org/10.1007/978-3-031-16474-3_21 | - |
Fonte completa do material: dc.identifier | http://hdl.handle.net/11449/249197 | - |
Fonte: dc.identifier.uri | http://educapes.capes.gov.br/handle/11449/249197 | - |
Descrição: dc.description | Complex optimization problems are often associated to large search spaces and consequent prohibitive execution times in finding the optimal results. This is especially relevant when dealing with dynamic real problems, such as those in the field of power and energy systems. Solving this type of problems requires new models that are able to find near-optimal solutions in acceptable times, such as metaheuristic optimization algorithms. The performance of these algorithms is, however, hugely dependent on their correct tuning, including their configuration and parametrization. This is an arduous task, usually done through exhaustive experimentation. This paper contributes to overcome this challenge by proposing the application of sequential model algorithm configuration using Bayesian optimization with Gaussian process and Monte Carlo Markov Chain for the automatic configuration of a genetic algorithm. Results from the application of this model to an electricity market participation optimization problem show that the genetic algorithm automatic configuration enables identifying the ideal tuning of the model, reaching better results when compared to a manual configuration, in similar execution times. | - |
Descrição: dc.description | GECAD Instituto Superior de Engenharia do Porto | - |
Descrição: dc.description | University of Trás-os-Montes e Alto Douro and INESC-TEC | - |
Descrição: dc.description | Department of Electrical Engineering São Paulo State University, SP | - |
Descrição: dc.description | Department of Electrical Engineering São Paulo State University, SP | - |
Formato: dc.format | 245-257 | - |
Idioma: dc.language | en | - |
Relação: dc.relation | Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics) | - |
???dc.source???: dc.source | Scopus | - |
Palavras-chave: dc.subject | Automatic algorithm configuration | - |
Palavras-chave: dc.subject | Electricity markets | - |
Palavras-chave: dc.subject | Genetic algorithm | - |
Palavras-chave: dc.subject | Metaheuristic optimization | - |
Palavras-chave: dc.subject | Portfolio optimization | - |
Título: dc.title | Automatic Configuration of Genetic Algorithm for the Optimization of Electricity Market Participation Using Sequential Model Algorithm Configuration | - |
Tipo de arquivo: dc.type | aula digital | - |
Aparece nas coleções: | Repositório Institucional - Unesp |
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