《表3 各测试函数标准差：基于鲁棒优化的风光储联合发电系统储能配置策略》

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《基于鲁棒优化的风光储联合发电系统储能配置策略》

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为说明改进飞蛾扑火算法（IMFO）的竞争力，本文利用MFO、遗传算法（GA）、差分进化算法（DE）、粒子群算法（PSO），对8个标准测试函数进行对比检验，测试函数及其参数见附录B表B.1，各算法参数设置见附录B表B.2。各算法得到最优值及理论最优值见表2，为说明IMFO的鲁棒性，将每个测试函数单独运行30次，最优值的标准差见表3，收敛情况见附录B表B.3。测试结果说明IMFO较其他算法竞争力明显尤其表现在高维度多峰问题上。