ニューラルネットワークによる最適電力負荷配分

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 1988-11-17
• タイトル: ニューラルネットワークによる最適電力負荷配分
• タイトル / 言語: en
• タイトル: The Economical Load Dispatching of Electric Power by Neural Networks
• 言語: jpn
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh
• 資源タイプ: technical report
• 著者所属: 東京電力（株）システム研究所
• 著者所属: 東京電力（株）システム研究所
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Computer and Communication Research Center, Tokyo Electric Power Company
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Computer and Communication Research Center, Tokyo Electric Power Company
• 著者名: 松田, 聖; 穐本能彬
• 著者名(英): Satoshi, Matsuda; Yoshiakira, Akimoto
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: ニューラルネットワークの一モデルであるホップフィールドネットワークは連想記憶や最適化機能をもっており、いくつかのモデル的問題への適用が試みられている。しかし、答えとして大きな数値を求めるような最適化問題では、ニューロンによる数値情報の表現方法に工夫が必要であり、これまで十分な検討がなされていなかった。ここでは、ホップフィールドネットワークにおけるニューロンによる大きな数値情報の一表現方法を考え、電力のコスト最適な負荷配分という間匙へ適用することを試みた。また、この表現方法を適用するための条件についても検討した。
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: Hopfield networks, which is one of the models of the neural networks, have the abilities of associative memory and solving the optimization problems. And applications of this model to these problems have been made. In the optimization problems which require large numbers as answers, however, we must make efforts to represent large numbers by neurons, and few considerations on this point have been made. So, we consider one way of the represention of large numbers by neurons and examine the conditions of its applicability, and then apply it to the economical load dispatching problem of electric power.
• 書誌レコードID / 収録物識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 収録物識別子: AA11135936
• 書誌情報: 情報処理学会研究報告知能と複雑系（ICS）; 巻 1988, 号 83(1988-ICS-061), p. 1-10, 発行日 1988-11-17
• Notice: SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc.
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会