多目标蚁狮优化算法求解电力系统经济调度问题

资 源 简 介

多目标蚁狮优化算法求解电力系统经济调度问题

详 情 说 明

多目标蚁狮优化算法(Multi-Objective Ant Lion Optimizer, MOALO)是一种受自然界蚁狮捕食行为启发的智能优化算法，近年来被成功应用于电力系统经济调度等复杂多目标问题。该算法通过模拟蚁狮构筑漏斗形陷阱、捕食蚂蚁的机制，在解空间中实现高效搜索。

在电力系统经济调度问题中，MOALO需要同时优化多个相互冲突的目标，例如燃料成本最小化、污染物排放最低以及电网稳定性等。算法通过维护外部存档集保存非支配解，利用拥挤距离等策略保持帕累托前沿的多样性。与单目标版本相比，MOALO改进了精英选择机制和种群更新规则，使得算法能够平衡收敛性和分布性。

典型实现包含三个阶段：首先随机初始化蚁狮和蚂蚁种群位置；其次通过适应性选择机制让优质蚁狮（对应优质解）获得更多捕猎机会；最后采用动态边界收缩策略模拟蚁狮收紧陷阱的过程，逐步精细化搜索。测试表明，该算法在解决含阀点效应、多燃料特性等非线性约束的调度问题时，相比NSGA-II等传统多目标算法具有更好的收敛速度和解集分布均匀性。

应用时需注意：目标函数权重设计需结合实际调度需求，算法参数如种群规模、迭代次数会影响计算效率，而约束处理机制（如罚函数法）对可行性解的获取至关重要。未来可结合深度学习等方法进一步提升算法在高维问题中的表现。