爱站网seo查询,中国建设项目招标网站,网站优化 h几 更易被抓,深圳网站开发哪家服务专业一、微网系统运行优化模型 参考文献#xff1a;
[1]李兴莘,张靖,何宇,等.基于改进粒子群算法的微电网多目标优化调度[J].电力科学与工程, 2021, 37(3):7
二、多目标人工蜂鸟算法MOAHA
多目标人工蜂鸟算法#xff08;multi-objective artificial hummingbird algorithm
[1]李兴莘,张靖,何宇,等.基于改进粒子群算法的微电网多目标优化调度[J].电力科学与工程, 2021, 37(3):7
二、多目标人工蜂鸟算法MOAHA
多目标人工蜂鸟算法multi-objective artificial hummingbird algorithmMOAHA是2022年提出的一种高效的多目标优化算法其采用基于拥挤距离的动态消除法 dynamic elimination-based crowding distance DECD维护外部存档。 MOAHA算法描述如下 参考文献
[1]Weiguo Zhao, Zhenxing Zhang, Seyedali Mirjalili, Liying Wang, Nima Khodadadi, Seyed Mohammad Mirjalili.An effective multi-objective artificial hummingbird algorithm with dynamic elimination-based crowding distance for solving engineering design problems,Computer Methods in Applied Mechanics and Engineering, 398,2022,
三、求解结果
1部分代码
close all;
clear ;
clc;
global P_load; %电负荷
global WT;%风电
global PV;%光伏
%%
TestProblem1;
MultiObj GetFunInfo(TestProblem);
MultiObjFncMultiObj.name;%问题名
% Parameters
params.Np 100; % 种群大小(可以修改)
params.Nr 200 ; % 外部存档的大小
params.maxgen 100; % 最大迭代次数(可以修改)
[Xbest,Fbest] MOAHA(params,MultiObj);
% Xbest是MOAHA所求得到的POX
% Fbest是MOAHA所求得到的POF%% 画结果图
figure(1)
plot(Fbest(:,1),Fbest(:,2),ro);
legend(MOAHA);
xlabel(运行成本)
ylabel(环境保护成本)2部分结果 运行成本最低情况下 四、完整MATLAB代码
