大灰狼远控2022.1.1免杀版

针对混合储能微电网调度优化问题，建立并网状态下经济收益、污染处理费用的混合储能微电网多目标优化模型.以基本烟花算法为框架，结合灰熵并行分析理论，提出一种多目标灰熵烟花算法.所提算法通过分配给模型的两个目标不同的熵值权重，有效处理不同目标间的冲突性.以灰熵并行关联度作为烟花算法的适应度选择优秀烟花个体，引导其向更优区域进化搜索.仿真结果表明，所提多目标灰熵烟花算法的性能要优于基于随机权重和基于Pareto支配的烟花算法，且优于经典的NSGA-Ⅱ多目标算法，验证了所建多目标模型及所提多目标算法的有效性.

新颖群算法（烟花，灰狼，鲸鱼，布谷鸟......）的合集，包括论文及代码，

程序能够随时生成二维地图，并将灰狼优化算法应用于二维路径规划中。

受 灰 狼 群 体 捕 食 行 为 的 启 发，Mirjalili等[1]于 2014年提出了一种新型群体智能优化算法：灰狼优化算法。GWO通过模拟灰狼群体捕食行为，基于狼群群体协作的机制来达到优化的目的。 GWO算法具有结构简单、需要调节的参数少，容易实现等特点，其中存在能够自适应调整的收敛因子以及信息反馈机制，能够在局部寻优与全局搜索之间实现平衡，因此在对问题的求解精度和收敛速度方面都有良好的性能

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