Polyharmonic operator with Dirichlet boundary condition is considered in a n-dimensional cone. The regularity properties of weak solutions are studied. In particular, it is proved the Holder contionuity of solutions near the vertex of the cone for dimensions n=2m+3,2m+4, where 2m is the order of the polyharmonic operator.
In this paper, using nonsmooth analysis, we established equivalence results between a locally Lipschitz vector optimization problem and its associated approximated problem under the proper efficiency.
In this paper we consider hyperbolic equations related to the p-Laplacian with a nonsmooth kernel. By exploiting a suitable implicit time-discretization technique we obtain the existence of global strong solution.
This paper provides a locally convergent algorithm and a globally convergent algorithm for a variational inequality problem over convex polyhedral. The algorithm are based on the B (ouligand)-differentiability of the solution of a nonsmooth equation derived from the variational in-equality problem. Convergences of the algorithms are achieved by the results of Pang[3].
In this paper we consider a doubly nonlinear Volterra equation related to the Leray-Lions with a nonsmooth kernel. By exploiting a suitable implicit time-discretization technique we obtain the existence of global strong solution.
Hajforoosh, Somayeh;Nabavi, Seyed M.H.;Masoum, Mohammad A.S.
Journal of Electrical Engineering and Technology
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제7권4호
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pp.501-512
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2012
Social welfare maximization in a double-sided auction market is performed by implementing an aggregation-based particle swarm optimization (CAPSO) algorithm for optimal placement and sizing of one Static Synchronous Series Compensator (SSSC) device. Dallied simulation results (without/with line flow constraints and without/with SSSC) are generated to demonstrate the impact of SSSC on the congestion levels of the modified IEEE 14-bus test system. The proposed CAPSO algorithm employs conventional quadratic smooth and augmented quadratic nonsmooth generator cost curves with sine components to improve the accurate of the model by incorporating the valve loading effects. CAPSO also employs quadratic smooth consumer benefit functions. The proposed approach relies on particle swarm optimization to capture the near-optimal GenCos and DisCos, as well as the location and rating of SSSC while the Newton based load flow solution minimizes the mismatch equations. Simulation results of the proposed CAPSO algorithm are compared to solutions obtained by sequential quadratic programming (SQP) and a recently implemented Fuzzy based genetic algorithm (Fuzzy-GA). The main contributions are inclusion of customer benefit in the congestion management objective function, consideration of nonsmooth generator characteristics and the utilization of a coordinated aggregation-based PSO for locating/sizing of SSSC.
The present paper presents a genetic algorithm (GA) to maximize social welfare and perform congestion management by optimally placing and sizing one Thyristor-Controlled Series Capacitor (TCSC) device in a double-sided auction market. Simulation results, with line flow constraints before and after the compensation, are compared through the Sequential Quadratic Programming SQP method, and are used to analyze the effect of TCSC on the congestion levels of modified IEEE 14-bus and 30-bus test systems. Quadratic, smooth and nonsmooth (with sine components due to valve point loading effect) generator cost curves, and quadratic smooth consumer benefit functions are considered. The main aims of the present study are the inclusion of customer benefit in the social welfare maximization and congestion management objective function, the consideration of nonsmooth generator characteristics, and the optimal locating and sizing of the TCSC using real code-based GA to guarantee fast convergence to the best solution.
Non-dominated Sorting Genetic Algorithm-II (NSGA-II) is applied for solving Combined Economic Emission Dispatch (CEED) problem with valve-point loading of thermal generators. This CEED problem with valve-point loading is a nonlinear, constrained multi-objective optimization problem, with power balance and generator capacity constraints. The valve-point loading introduce ripples in the input-output characteristics of generating units and make the CEED problem as a nonsmooth optimization problem. To validate its effectiveness of NSGA-II, two benchmark test systems, IEEE 30-bus and IEEE 118-bus systems are considered. To compare the Pareto-front obtained using NSGA-II, reference Pareto-front is generated using multiple runs of Real Coded Genetic Algorithm (RCGA) with weighted sum of objectives. Comparison with other optimization techniques showed the superiority of the NSGA-II approach and confirmed its potential for solving the CEED problem. Numerical results show that NSGA-II algorithm can provide Pareto-front in a single run with good diversity and convergence. An approach based on Technique for Ordering Preferences by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) is applied on non-dominated solutions obtained to determine Best Compromise Solution (BCS).
Second order necessary optimality condition for properly efficient solutions of a twice differentiable vector optimization problem is given. We obtain a nonsmooth version of the second order necessary optimality condition for properly efficient solutions of a nondifferentiable vector optimization problem. Furthermore, we prove a second order necessary optimality condition for weakly efficient solutions of a nondifferentiable vector optimization problem.
A semilocal convergence analysis is provided for Newton's method in a Banach space. The inverses of the operators involved are only locally $H{\ddot{o}}lderian$. We make use of a point-based approximation and center-$H{\ddot{o}}lderian$ hypotheses for the inverses of the operators involved. Such an approach can be used to approximate solutions of equations involving nonsmooth operators.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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