单目标应用：基于三角拓扑聚合优化算法TTAO的微电网优化（MATLAB代码）
一、微电网模型介绍
微电网多目标优化调度模型简介_vmgpqv-CSDN博客
参考文献：
[1]李兴莘,张靖,何宇,等.基于改进粒子群算法的微电网多目标优化调度[J].电力科学与工程, 2021, 37(3):7
二、三角拓扑聚合优化算法求解微电网
2.1算法简介
三角拓扑聚合优化算法（Triangulation Topology Aggregation Optimizer, TTAO）是基于相似三角形的。随着迭代，新的顶点在搜索空间中不断生成，并用于构成不同大小的相似三角形。在所提出的TTAO算法中，每个三角形被视为具有四个主体的基本进化单元，即三角形的三个顶点和一个内部随机顶点。更重要的是，聚合的核心是对具有优越特性的顶点进行分组。具体而言，TTAO算法采用聚合来收集不同拓扑单元之间或内部具有良好信息的顶点。需要注意的是，构造的三角形都是等边三角形，并从第二定理导出构造相似三角形。
参考文献
[1]Zhao S, Zhang T, Cai L, et al. Triangulation topology aggregation optimizer: A novel mathematics-based meta-heuristic algorithm for continuous optimization and engineering applications[J]. Expert Systems with Applications, 2024, 238: 121744.
2.2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=100; % Maximum number of iterations
[Best_score,Xbest,Convergence_curve]=(SearchAgents_no,Max_iteration,lb,ub,dim,fobj);
%% 画结果图
figure(1)
semilogy(Convergence_curve,'r-','linewidth',2);
legend('');
xlabel('迭代次数')
ylabel('运行成本与环境保护成本之和')
saveas(gca,'1.jpg');
2.3部分结果
