基于非支配排序的蜣螂优化算法NSDBO求解微电网多目标优化调度（MATLAB）

1.微电网

微电网多目标优化调度模型是为了实现微电网系统的经济和环境双重优化目标而建立的。该模型以微电网的运行成本和环境保护成本之和最小为目标，参考文献采用改进的粒子群算法（PSO）对优化模型进行求解。

该模型主要包括两个核心模块：系统仿真模块和运行优化模块。

系统仿真模块使用能量模型对系统调度方案的经济和环境指标进行评估。通过对微电网系统的各个组件（如发电机、储能装置、负荷等）进行建模和仿真，可以得到系统在不同调度方案下的经济成本和环境保护成本。

运行优化模块是核心的优化部分，它通过改进的PSO算法对系统进行优化调度。PSO算法是一种基于群体智能的优化算法，通过模拟鸟群觅食行为来寻找最优解。在微电网多目标优化调度模型中，PSO算法被用于搜索最优的调度方案，使得系统的运行成本和环境保护成本达到最小。

通过系统仿真模块和运行优化模块的协同工作，微电网多目标优化调度模型可以得到最优的调度方案，实现微电网系统的经济和环境双重优化目标。

参考：

[1]李兴莘,张靖,何宇,等.基于改进粒子群算法的微电网多目标优化调度[J].电力科学与工程, 2021, 37(3):7

2.NSDBO

基于非支配排序的蜣螂优化算法（Non-Dominated Sorting Dung beetle optimizer，NSDBO）是一种用于解决多目标优化问题的进化算法。它结合了非支配排序和蜣螂优化算法的思想，能够有效地寻找到问题的多个最优解。

NSDBO的流程如下：
1. 初始化种群：随机生成一组个体作为初始种群。
2. 计算适应度：对于每个个体，根据问题的多个目标函数计算其适应度值。
3. 非支配排序：根据个体的适应度值，将种群中的个体进行非支配排序，得到不同层级的非支配解集。
4. 计算拥挤度：对于每个非支配解集，计算每个个体的拥挤度值，用于衡量个体在解集中的分布情况。
5. 选择操作：根据非支配排序和拥挤度值，选择一定数量的个体作为父代。
6. 交叉操作：对选出的父代个体进行交叉操作，生成一定数量的子代个体。
7. 变异操作：对子代个体进行变异操作，引入新的基因变化。
8. 更新种群：将父代和子代个体合并，更新种群。
9. 终止条件判断：判断是否满足终止条件，如果满足则结束算法，否则返回步骤2。

NSDBO的模型原理是基于蜣螂优化算法和非支配排序的思想。蜣螂优化算法是一种模拟蜣螂觅食行为的优化算法，通过模拟蜣螂在寻找食物时的行为规律，来寻找问题的最优解。非支配排序是一种将个体按照其适应度值进行排序的方法，用于判断个体的优劣程度。

NSDBO通过结合这两种思想，能够在多目标优化问题中寻找到一组非支配解集，这些解集代表了问题的多个最优解。通过非支配排序和拥挤度值的计算，NSDBO能够保持种群的多样性，同时保证个体在解集中的分布均匀性。

总结起来，NSDBO是一种基于非支配排序和蜣螂优化算法的多目标优化算法，通过模拟蜣螂觅食行为和非支配排序的思想，能够有效地寻找到问题的多个最优解。

3.基于非支配排序的蜣螂优化算法NSDBO求解微电网多目标优化调度（MATLAB）

将非支配排序的蜣螂优化算法NSDBO应用到微电网多目标优化调度

其效果：

1.

pareto前沿

该模型从四个角度进行求解并作图

（1）将两个目标函数值归一化相加，取相加后最小目标值的粒子，即寻找折中解并画图

（2）第二种寻找总成本最低时的解并画图

（3）第三种寻找运行成本最低时的解并画图

（4）第四种寻找环境保护成本最低时的解并画图

以（1）将两个目标函数值归一化相加，取相加后最小目标值的粒子为例，其效果如下(其余三种解即效果详见图片中链接)：

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