《表2 3种算法的极端解和最优折中解比较》

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《含风电及电动汽车的多目标电力系统调度》

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为验证INSMODE求解结果的正确性，同时利用MOPSO和NSGA-II算法求解该模型。所有算法的种群规模及迭代次数均设为100和5000，ε、L分别取10-6、10，惩罚系数设为100，INSMODE中控参数F和CR分别取0.5和0.1，DE策略为DE/rand/1。MOPSO中学习因子均取2.05，惯性权重取0.729[20]。NSGA-II中交叉和变异概率分别取0.9和0.2，其分布指数取20[11]。3种算法都采用本文的种群和约束处理方法。其得到的Pareto最优前沿分布和最优解分别如图2和表2所示。