五种多目标优化算法（MOJS、NSGA3、MOGWO、NSWOA、MOPSO）求解微电网多目标优化调度（MATL

一、多目标优化算法简介 （1）多目标水母搜索算法MOJS

多目标优化算法：多目标水母搜索算法MOJS（提供MATLAB代码）_水母算法-CSDN博客

（2）NSGA3

NSGA-III求解微电网多目标优化调度（MATLAB）-CSDN博客

（3）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

（4）非支配排序的鲸鱼优化算法NSWOA

多目标应用：基于非支配排序的鲸鱼优化算法NSWOA求解微电网多目标优化调度（MATLAB代码）-CSDN博客

（5）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

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、MOJS、NSGA3、MOGWO、NSWOA、MOPSO求解微电网多目标优化调度 （1）部分代码 close all; clear ;  clc; addpath('./MOJS/')%添加算法路径 addpath('./NSGA3/')%添加算法路径 addpath('./MOGWO/')%添加算法路径 addpath('./NSWOA/')%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}] = MOJS(params,MultiObj); [Xbest{2},Fbest{2}] = NSGA3(params,MultiObj); [Xbest{3},Fbest{3}]= MOGWO(params,MultiObj); [Xbest{4},Fbest{4}] = NSWOA(params,MultiObj); [Xbest{5},Fbest{5}] = MOPSO(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={'MOJS','NSGA3','MOGWO','NSWOA','MOPSO'};%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