一、非支配排序的蜣螂优化算法NSDBO求解微电网多目标优化调度问题简介
非支配排序的蜣螂优化算法（Non-dominated Sorting Dragonfly Algorithm，NSDBO）是一种用于求解多目标优化问题的算法。它主要用于解决微电网多目标优化调度问题。
NSDBO算法基于蜣螂优化算法（Dragonfly Algorithm），通过引入非支配排序机制来处理多目标优化问题。非支配排序是一种将解集划分为不同的层级，每个层级中的解都相对于其他层级中的解具有更好的性能。这样可以帮助算法在搜索过程中保持多样性和收敛性。
NSDBO算法的原理如下：
（1）初始化种群：随机生成一组初始解作为种群。
（2）计算适应度值：根据微电网多目标优化调度问题的具体定义，计算每个解的适应度值。
（3）非支配排序：根据解的适应度值进行非支配排序，将解集划分为不同的层级。
（4）计算拥挤度距离：对每个层级中的解，计算其拥挤度距离，用于衡量解的多样性。
（5）选择操作：根据非支配排序和拥挤度距离，选择一部分解作为父代。
（6）交叉操作：对选中的父代进行交叉操作，生成新的解。
（7）变异操作：对新生成的解进行变异操作，引入随机性和多样性。
（8）更新种群：根据选择、交叉和变异操作得到的新解，更新种群。
（9）终止条件判断：判断是否满足终止条件，如果满足则停止算法；否则返回步骤2。
二、代码
基于此，笔者整理实现了多目标蜣螂优化算法NSDBO求解微电网多目标优化调度 的Matlab代码，效果优异，出图精美，注释清晰，适合新手学习和文章发表。
值得注意的有：
1.单目标优化调度模型已不能满足专家的偏好，多目标优化可满足不同帕累托前沿的选择。输出包括帕累托曲线图、方案调度图等等
2.该多目标蜣螂算法将传统单目标蜣螂算法与非支配排序策略相结合，用于求解多目标问题，多目标蜣螂算法也可以换成多目标水母算法、多目标灰狼算法等等，适合需要创新的买家～
3.文件夹内也赠送多目标微电网优化调度模型PDF介绍。
4、获取链接：基于多目标蜣螂优化算法NSDBO求解微电网多目标优化调度的Matlab代码
代码：
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参考文献：
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