基于改进粒子群算法的微电网多目标优化调度 提出了一种综合考虑微电网系统运行成本和环境保护成本的并网模式下微电网多目标优化调度模型。

改进了惯性因子,并且在PSO算法中引入变异操作进行改进粒子群算法。

自适应变异是借鉴遗传算法中的变异思想，即对某些变量以一定的概率重新初始化。

变异操作扩展了在迭代中不断缩小的种群搜索空间，使粒子能够跳出先前搜索到的最优值位置，在更大的空间中开展搜索，同时保持了种群多样性，提高算法寻找最优值的可能性。

因此，在普通粒子群算法的基础上引入简单变异算子，在粒子每次更新之后，以一定概率重新初始化粒子。

综上：本程序采用的改进粒子群算法考虑了惯性因子和粒子自适应变异的改进。

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