EnergyBidSim

In diesem Buch werden fortschrittliche meta-heuristische Algorithmen und ein Multi-Agenten-System (MAS) f r intelligente Ausschreibungen auf dem restrukturierten Day-Ahead-Energiemarkt vorgestellt. Es werden verbesserte Versionen des Moth Flame Optimizer (OB-MFO), des Firefly Algorithmus (RFA) und eines hybriden WOA-SCA vorgeschlagen, die auf oppositionellem Lernen und adaptiven Techniken beruhen und in Benchmark-Tests berlegene Leistungen zeigen. Diese Algorithmen werden auf Marktgebotsszenarien unter Unsicherheit angewandt und anhand von Metriken wie Preisvolatilit t und Marktmacht bewertet. Au erdem wird ein geschichteter MAS-Rahmen eingef hrt, der eine dynamische Entscheidungsfindung mit unvollst ndigen Daten erm glicht. Die Ergebnisse auf Testsystemen, einschlie lich IEEE-14-Bus, zeigen eine verbesserte Genauigkeit und Effizienz im Vergleich zu herk mmlichen Methoden.