单目标应用：基于沙丁鱼优化算法(Sardine optimization algorithm,SOA)的微电网优化调度MATLAB

一、沙丁鱼优化算法

沙丁鱼优化算法(Sardine optimization algorithm,SOA)由Zhang HongGuang等人于2023年提出，该算法模拟沙丁鱼的生存策略，具有搜索能力强，求解精度高等特点。

沙丁鱼主要以浮游生物为食，这些生物包括细菌、腔肠动物、软体动物、原生动物、十足目、幼小藤壶、鱼卵、甲藻、桡足类等。沙丁鱼的季节饵料组成会随着水文条件的变化而改变。在上升流剧烈的时期，饵料组成以浮游植物为主；而在上升流微弱的时期，饵料组成则以浮游动物为主。沙丁鱼是一种滤食动物，它们通过鳃过滤海水，捕获通过鳃的浮游生物。此外，沙丁鱼拥有一双透镜眼，这极大地提高了它们的视力和图像亮度，因此它们能够利用视力追踪在水中过滤的猎物。除了像大多数鱼类一样借助快速的游动逃避捕食者外，沙丁鱼还利用群体行为来躲避捕猎者。例如，当遇到捕食沙丁鱼的海豚时，沙丁鱼会聚成大群来对抗海豚的捕食。在没有外部威胁或障碍物时，鱼群通常会聚成接近球形的形态，以便协同躲避。

 

 

 

参考文献：

[1]Zhang, H., Tang, M., Liu, Y. et al. Sardine Optimization Algorithm with Agile Locality and Globality Strategies for Real Optimization Problems. Arab J Sci Eng 48, 9787–9825 (2023). Sardine Optimization Algorithm with Agile Locality and Globality Strategies for Real Optimization Problems | SpringerLink

二、微网系统运行优化模型

微电网优化模型介绍：

微电网多目标优化调度模型简介_IT猿手的博客-CSDN博客

三、SOA求解微电网优化

（1）部分代码

close all;
clear ; 
clc;
global P_load; %电负荷
global WT;%风电
global PV;%光伏
%%
TestProblem=1;
[lb,ub,dim,fobj] = GetFunInfo(TestProblem);
SearchAgents_no=50; % Number of search agents
Max_iteration=50; % Maximum number of iterations
[Xbest,Best_score,Convergence_curve]=SOA(SearchAgents_no,Max_iteration,lb,ub,dim,fobj);


%% 画结果图
figure(1)
semilogy(Convergence_curve,'b-','linewidth',2);
legend('SOA');
xlabel('迭代次数')
ylabel('运行成本与环境保护成本之和')

（2）部分结果

 

 

 

 

 

四、完整MATLAB代码