: Dấu chân của kiến trên chặng đường xy của cong kiến thứ i ϵ x và con kiến ϵ y, ở lần lặp thứ i.
Q: Giá trị hằng số; ρ: Xác suất bay hơi dấu chân của những con kiến đi qua.
: Dấu chân ban đầu được tạo ra cho mỗi đoạn đường.
Sau khi các cấu trúc ban đầu tạo ra đư cập nhật vào ma trận dấu chân, ta sẽ
chọn ra được cấu trúc tốt nhất trong số các cấu trúc ban đầu, các cấu trúc cịn lại thì ra sẽlàm bay hơi dấu chân của các cấu trúc này bằng cơng thức (2.3).
- Bước 4: dựa vào ma trận dấu chân ta sẽ xây dựng danh sách các cấu trúc được chọn theo cơng thức (II.4).
HVTH: Nguyễn Minh Quân Trang 20 GVHD: PGS.TS.Phan Thị Thanh Bình
Trong đĩ:
: Cường độ dấu chân lớn nhất hang thứ i ϵ X
: Cường độ dấu chân lớn nhất của ma trận dấu chân.
: Khảnăng đĩng/cắt của các khĩa điện trong từng vịng, giá trị
này ϵ [0 , 1] .
- Bước 5: nếu thời gian cho phép vẫn cịn và các cấu trúc chọn vẫn cịn thì ta quay lại bước 2.
- Bước 6: nếu thời gian cho phép chấm dứt hay cấu trúc được chọn khơng cịn thì ta dừng chương trình và xuất ra kết quả.
2.4.5. Ph ngăpháp h thần kinh nhân t o (Artificial Neural Network - ANN).
Hệ thần kinh nhân tạo tỏ ra đặc biệt hữu dụng để thực hiện tái cấu trúc lưới vì chúng cĩ thể mơ phỏng mối liên hệ giữa tính chất phi tuyến tính của tải với tính chất của mạng lưới topo nhằm cực tiểu hĩa tổn thất trên dây. Mặc dù ANN làm giảm đáng kể thời gian tính tốn ngay cả khi áp dụng cho các hệ thống phức tạp, việc ứng dụng chúng trong thực tế vẫn gặp khĩ khăn do những lý do sau:
- Thời gian huấn luyện kéo dài do tính chất phức tạp trong thao tác.
- Việc huấn luyện cần thực hiện cho từng yếu tố cấu thành lưới điện và cần được cập nhật, điều chỉnh một cách liên tục sau này.
- Các số liệu mẫu phải thật chính xác để đảm bảo kết quả tính tốn cĩ ý nghĩa.
Kim và các cộng sự[15] đư đề xuất một giải thuật gồm hai giai đoạn dựa trên ANN trong nỗ lực tái cấu trúc hệ thống nhằm cực tiểu hĩa tổn thất. Nhằm tránh những khĩ khăn liên quan đến khối lượng lớn các dữ liệu, Kim đư đề nghị chia hệ
thống phân phối thành nhiều vùng phụ tải. Tại mỗi vùng phụ tải, một hệ thống gồm hai ANN sẽ được sử dụng để phân tích mức độ tải và sau đĩ thực hiện tái cấu trúc tuỳtheo điều kiện của tải. Việc ứng dụng ANN trong phương pháp này mang lại các kết quả tính tốn nhanh vì khơng cần xem xét trạng thái đĩng ngắt riêng rẽ trong