《表2 3种算法求解所得平均运行成本以及运行时间》

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《考虑不确定性的分布式家庭并网光伏系统鲁棒优化能量调度》

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为了验证本文改进萤火虫算法的效果，分别针对传统确定性优化模型和本文鲁棒优化模型，采用传统粒子群算法、传统萤火虫算法以及本文改进萤火虫算法进行求解，得到以下指标对照表如表2所示。其中，粒子群算法的参数配置中，粒子数目为80，最大迭代次数为200代，两个学习因子均为2，惯性权重为0.5。由表可见，改进萤火虫算法在寻优效果以及求解效率上均是三者中最好的。