为了解决多目标灰狼优化算法（MOGWO）易陷入局部最优，稳定性差等缺点，基于对算法寻优时灰狼个体运动情况的分析，提出了两条改进策略：一是通过引入“观察”策略赋予灰狼个体自主探索的能力，以提高算法的优化效率和跳出局部最优的能力；二是改进控制参数调整策略，选用幂函数取代线性函数以提高算法的稳定性。然后对两条改进策略进行了可行性分析，提出了带观察策略的多目标灰狼算法并进行了算法复杂度分析。最后通过对6个不同特点测试函数的多次重复实验，结合GD与IGD两种通用评价指标，对原算法、改进后算法和多目标粒子群算法进行比较，从算法效率、寻优能力和稳定性等方面综合验证了算法改进的有效性和优越性。

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带精英策略的非支配排序遗传算法（NSGA-II）在多目标优化领域具有广泛的应用，但该算法种群收敛分布不均匀，全局搜索能力较弱，算法运行速度较慢。针对这些局限性提出了改进的排序适应度策略、算术交叉算子策略、按需分层策略和设定阈值选择策略。在典型的测试函数集上的数值实验结果表明，根据这些策略改进的算法得到的非劣解集具有较好的分布性，同时收敛速度更快。

有关粒子群优化算法的各种常见改进策略的介绍，包括权重线性递减pso，自适应权重pso，随机权重pso等

光伏发电系统的最大功率点跟踪控制技术是整个系统的核心控制技术之一。针对传统的电导增量法在光照强度突变的情况下存在误判的问题,提出一种基于观测最大功率点的改进型变步长电导增量法MPPT控制策略,在光强突变时,根据所处工作点实时修改变步长△U,从而快速、准确跟踪跟踪最大功率点。利用MATLAB/Simulink仿真平台搭建了基于观测最大功率点的改进型变步长控制策略仿真模型,结果显示,改进变步长电导增量法能够在光强突变时准确、快速跟踪最大功率点,避免了一定的能量损失。