基于粒子群优化算法的多目标优化

资 源 简 介

基于粒子群优化算法的多目标优化

详 情 说 明

粒子群优化（PSO）是一种受鸟群觅食行为启发的群体智能算法，通过模拟个体在解空间中的协作与竞争来寻找最优解。在电力系统优化这类复杂多目标问题中，传统PSO需要扩展为多目标版本（MOPSO），以同时优化多个冲突目标（如发电成本最低与排放最少）。

MATLAB实现的核心思路如下： 粒子编码：每个粒子代表一个潜在解（如发电机出力组合），位置和速度向量需根据实际问题维度设计。 适应度评估：计算每个粒子对应的多个目标函数值（如经济性、环保性指标），并采用帕累托前沿思想进行非支配排序。 外部归档：维护一个存储当前最优非支配解的档案集，通过拥挤距离等机制保持解的分布性。 速度更新：引入全局最优和个体最优的引导机制，结合多目标特性调整权重（如惯性权重动态衰减）。

在电力系统应用中，需特别注意约束处理（如功率平衡、发电机爬坡率），可通过罚函数法或可行解优先规则融入算法。该方法的优势在于并行搜索能力强，适合高维非线性问题，但需要合理设置粒子数量、迭代次数等参数以避免早熟收敛。