单目标应用：红尾鹰算法（Red‑tailed hawk algorithm ，RTH）求解微电网优化MATLAB

一、微网系统运行优化模型

微电网优化模型介绍：

微电网多目标优化调度模型简介_IT猿手的博客-CSDN博客

二、红尾鹰算法RTH

红尾鹰算法（Red‑tailed hawk algorithm ，RTH）由Seydali Ferahtia等人于2023年提出，该算法模拟了红尾鹰的狩猎行为，具有搜索效率高等特点。 红尾鹰的狩猎过程分为三个阶段。在高空翱翔阶段，红尾鹰探索搜索空间，确定具有猎物位置的区域。在低空翱翔阶段，红尾在猎物周围的选定区域内移动，以选择狩猎的最佳位置。然后，红尾鱼在急转和俯冲阶段摆动并击中目标。

参考文献：

1Ferahtia, S., Houari, A., Rezk, H. et al. Red-tailed hawk algorithm for numerical optimization and real-world problems. Sci Rep 13, 12950 (2023). https://doi.org/10.1038/s41598-023-38778-3.

三、红尾鹰算法RTH求解微电网优化

（1）部分代码

close all;
clear ; 
clc;
global P_load; %电负荷
global WT;%风电
global PV;%光伏
%%
TestProblem=1;
[lb,ub,dim,fobj] = GetFunInfo(TestProblem);
SearchAgents_no=50; % Number of search agents
Max_iteration=800; % Maximum number of iterations
[Best_score,Xbest,Convergence_curve]=RTH(SearchAgents_no,Max_iteration,lb,ub,dim,fobj);


%% 画结果图
figure(1)
semilogy(Convergence_curve,'k-','linewidth',2);
legend('RTH');
xlabel('迭代次数')
ylabel('运行成本与环境保护成本之和')

（2）部分结果

四、完整MATLAB代码