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news 2025/6/30 14:09:05

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🏆博主优势：🌞🌞🌞博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。

⛳️座右铭：行百里者，半于九十。

📋📋📋本文目录如下：🎁🎁🎁

目录

💥1 概述

📚2 运行结果

🎉3 参考文献

🌈4 Matlab代码、数据、文章讲解

💥1 概述

如今，多目标优化技术广泛应用于：机械工程、土木工程和化工等研究领域。早期的多目标随机优

化算法多为单目标优化算法转化而来，例如：SPEA[7]、NSGA-Ⅱ[8]、MOPSO[9]和 MOEA/D[10]等应用广泛的优化算法。文献[11]提出了一种基于灰狼优化算法 (GWO) 提出的多目标灰狼优化算法 (MOGWO)，该算法具有收敛快、实现简单的特点，并且在多目标基准测试函数中表现出优于 MOPSO和 MOEA/D 的性能，具有应用推广的潜力。然而，相同的优化算法在不同的实际问题中的优化性能无法得到保证，其在微电网多目标优化问题的适用性尚待验证。

目前大多数优化问题为高度复杂和多约束的非线性问题，尤其是微电网的优化调度问题．传统方

法在处理上述优化问题时容易陷入局部最优或者维数灾难．随着智能算法的提出上述问题得到了较好解决．文献[2]提出一种混合蝙蝠算法来处理结合热发电机和风力涡轮机的经济调度问题．文献[3]提出一种多层次的蚁群算法解决微电网的能量调度问题．文献[4]用重力搜索算法解决经济与环境负荷调度问题．文献[5]提出一种量子粒子群算法来解决考虑风电不确定性与碳税的经济调度问题．

微电网模型主要包括发电侧和需求侧．发电侧包括柴油发电机、可再生能源和储能电池，需求侧

为用户的需求响应．可再生能源包括风能系统和光伏系统．由于风机和光伏阵列的输出功率具有不确定性，因此不能进行直接调度，只能根据气候等条件对其输出功率进行建模预测．

灰狼优化算法是 Mirjalili 等[13]受狼群合作捕食过程启发而提出的新型群体智能优化算法。2015 年，又在此基础上提出了多目标灰狼优化算法（MOGWO）。灰狼群可分为四个阶层，分别为 $\alpha$ 、 $\beta$ 和 $\gamma$ 。灰狼优化算法就是参考灰狼的捕食过程建立的。在灰狼优化算法中

将每次迭代中目标函数值最优的三个位置依次分配给 $\alpha$ 、 $\beta$ 和 $\gamma$ ,其余个体根据这三个最优个体位置更新自己的位置。相较于 GWO，MOGWO 中引入了外部种群 Archive 并对 $\alpha$ 、 $\beta$ 和 $\gamma$ 的

选择策略进行了改动。Archive 用于储存每一代产生的优秀个体，即非支配解。并且按照一定的策略进行更新和删除。MOGWO 算法直接从 Archive 采用轮盘赌的方式选择三只优秀个体作为 $\alpha$ 、 $\beta$ 和 $\gamma$ 。最终，外部种群 Archive 中的个体即为优化问题的一组Pareto 最优解。