【经济调度】基于多目标宇宙优化算法优化人工神经网络环境经济调度研究（Matlab代码实现）

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📋📋📋本文目录如下：🎁🎁🎁

目录

💥1 概述

📚2 运行结果

🎉3 参考文献

🌈4 Matlab代码及数据

💥1 概述

基于多目标宇宙优化算法（Multi-Objective Universe Optimization Algorithm, MOUA）优化人工神经网络环境经济调度是一种用于解决环境经济调度问题的研究方法。它结合了多目标优化和人工神经网络技术，旨在寻找一组最优解来平衡经济效益和环境影响。

环境经济调度是指在环境保护和经济效益之间进行权衡和调整，以实现可持续发展的目标。在这个问题中，我们需要考虑一系列决策变量，例如产量、排放限制等，并且存在多个相互冲突的目标，如最大化经济效益和最小化环境影响。

MOUA是一种基于宇宙模型的多目标优化算法，它模拟了粒子在宇宙中的运动和相互作用。通过引入适应度函数和多目标优化技术，MOUA可以在多个目标之间进行权衡，并寻找出一组非劣解，即无法通过改进某个目标而不损害其他目标的解集。

在优化人工神经网络环境经济调度中，MOUA可以应用于以下几个方面：

1. 决策变量选择：MOUA可以帮助选择适当的决策变量，如产量、排放限制等，以在经济效益和环境影响之间找到平衡点。

2. 目标函数优化：MOUA可以通过调整神经网络的权重和偏置等参数，优化神经网络模型的目标函数，以最大化经济效益并最小化环境影响。

3. 非劣解集搜索：MOUA可以应用于搜索非劣解集，找到一组最优解来平衡多个目标。通过在宇宙中模拟粒子的运动和相互作用，MOUA能够找到一组非劣解，提供决策者进行选择。

通过将MOUA与人工神经网络相结合，可以实现对环境经济调度问题的优化研究。这种方法可以帮助决策者在环境保护和经济效益之间做出更好的决策，推动可持续发展的目标实现。然而，具体的研究还需要根据实际问题进行进一步的设计和调整。

📚2 运行结果

。。。。。

部分代码：

% Fuel cost and emission data for IEEE 30 bus power system
costdata=[...
1 10 200 100 0 0 0.05 1.50 0.5 0.5
2 10 150 120 0 0 0.05 1.50 0.5 0.5
3 20 180 40 0 0 0.05 1.50 0.5 0.5
4 10 100 60 0 0 0.05 1.50 0.5 0.5
5 20 180 40 0 0 0.05 1.50 0.5 0.5
6 10 150 100 0 0 0.05 1.50 0.5 0.5];

emissiondata=[...
1 4.091 -5.543 6.49 2.0e-4 2.857
2 2.543 -6.047 5.638 5.0e-4 3.333
3 4.258 -5.094 4.586 1.0e-6 8
4 5.326 -3.55 3.38 2.0e-3 2
5 4.258 -5.094 4.586 1.0e-6 8
6 6.131 -5.555 5.151 1.0e-5 6.667];