一、微網(wǎng)系統(tǒng)運(yùn)行優(yōu)化模型

參考文獻(xiàn)：

[1]李興莘,張靖,何宇,等.基于改進(jìn)粒子群算法的微電網(wǎng)多目標(biāo)優(yōu)化調(diào)度[J].電力科學(xué)與工程, 2021, 37(3):7

二、多目標(biāo)人工蜂鳥算法MOAHA

多目標(biāo)人工蜂鳥算法（multi-objective artificial hummingbird algorithm，MOAHA）是2022年提出的一種高效的多目標(biāo)優(yōu)化算法，其采用基于擁擠距離的動態(tài)消除法（?dynamic elimination-based crowding distance ，DECD）維護(hù)外部存檔。

MOAHA算法描述如下：

參考文獻(xiàn)：

[1]Weiguo Zhao, Zhenxing Zhang, Seyedali Mirjalili, Liying Wang, Nima Khodadadi, Seyed Mohammad Mirjalili.An effective multi-objective artificial hummingbird algorithm with dynamic elimination-based crowding distance for solving engineering design problems,Computer Methods in Applied Mechanics and Engineering, 398,2022,

三、求解結(jié)果

（1）部分代碼

（2）部分結(jié)果

運(yùn)行成本最低情況下：

四、完整MATLAB代碼

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