五种多目标优化算法(MOPSO、MOAHA、NSGA2、NSGA3、MOGWO)求解微电网多目标优化调度(MATLAB)
一、多目标优化算法简介
(1)多目标粒子群优化算法MOPSO
多目标应用:基于多目标粒子群优化算法MOPSO求解微电网多目标优化调度(MATLAB代码)-CSDN博客
(2)多目标人工蜂鸟算法(MOAHA)
多目标应用:基于多目标人工蜂鸟算法(MOAHA)的微电网多目标优化调度MATLAB_IT猿手的博客-CSDN博客
(3)NSGA2
NSGA-II求解微电网多目标优化调度(MATLAB)-CSDN博客
(4)NSGA3
NSGA-III求解微电网多目标优化调度(MATLAB)-CSDN博客
(5)多目标灰狼优化算法MOGWO
多目标应用:基于多目标灰狼优化算法MOGWO求解微电网多目标优化调度(MATLAB代码)-CSDN博客
二、微电网多目标优化调度模型
微电网多目标优化调度模型简介_IT猿手的博客-CSDN博客
三、MOPSO、MOAHA、NSGA2、NSGA3、MOGWO求解微电网多目标优化调度
(1)部分代码
close all; clear ; clc; addpath('./NSGA2/')%添加算法路径 addpath('./NSGA3/')%添加算法路径 addpath('./MOGWO/')%添加算法路径 addpath('./MOAHA/')%添加算法路径 addpath('./MOPSO/')%添加算法路径 global P_load; %电负荷 global WT;%风电 global PV;%光伏 %% TestProblem=1; MultiObj = GetFunInfo(TestProblem); MultiObjFnc=MultiObj.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{1},Fbest{1}] = MOPSO(params,MultiObj); [Xbest{2},Fbest{2}] = MOAHA(params,MultiObj); [Xbest{3},Fbest{3}]= NSGA2(params,MultiObj); [Xbest{4},Fbest{4}] = NSGA3(params,MultiObj); [Xbest{5},Fbest{5}] = MOGWO(params,MultiObj);%% 比较不同目标函数寻优对调度结果的影响: % idxn=1:第1种.将两个目标函数值归一化相加,取相加后最小的目标值的粒子,即寻找折衷解 % idxn=2:第2种寻找总成本最低时的解 % idxn=3:第3种寻找运行成本最低时的解 % idxn=4:第4种寻找环境保护成本最低时的解 idxn=3;%% 结果处理 for i=1:size(Xbest,2) PG{i}=DealData(Xbest{i},Fbest{i},idxn); end strColor={'r*','go','b<','k>','mp','c.','y*'}; strColor1={'r*-','go--','b<-','k>-','mp-','c-.','y-*'}; AlgorithmName={'MOPSO','MOAHA','NSGA2','NSGA3','MOGWO'};%算法名称%% 画结果图 figure(1) for i=1:size(Fbest,2) plot(Fbest{1,i}(:,1),Fbest{1,i}(:,2),strColor{i}); hold on end legend(AlgorithmName); xlabel('运行成本') ylabel('环境保护成本') saveas(gcf,'./Picture/ParetoFont.jpg') %将图片保存到Picture文件夹下面
(2)部分 结果
四、完整MATLAB代码
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