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Niniejsza ksi??ka przedstawia zaawansowane algorytmy metaheurystyczne i system wieloagentowy (MAS) do inteligentnego licytowania na zrestrukturyzowanym rynku energii z jednodniowym wyprzedzeniem. Zaproponowano ulepszone wersje algorytmów Moth Flame Optimizer (OB-MFO), Firefly Algorithm (RFA) i hybrydowego WOA-SCA z wykorzystaniem technik uczenia si? opartych na opozycji i technik adaptacyjnych, wykazuj?c doskona?? wydajno?? w testach porównawczych. Algorytmy te s? stosowane w scenariuszach licytacji rynkowych w warunkach niepewno?ci, ocenianych przy u?yciu takich wska?ników, jak zmienno?? cen i si?a rynkowa. Wprowadzono równie? warstwow? struktur? MAS, umo?liwiaj?c? dynamiczne podejmowanie decyzji przy niepe?nych danych. Wyniki na systemach testowych, w tym na magistrali IEEE-14, pokazuj? lepsz? dok?adno?? i wydajno?? w porównaniu z tradycyjnymi metodami.
