一、多目标灰狼優化算法 MOGWO
MOGWO原理參考文獻：S. Mirjalili, S. Saremi, S. M. Mirjalili, L. Coelho, Multi-objective grey wolf optimizer: A novel algorithm for multi-criterion optimization, Expert Systems with Applications, in press,
DOI: http://dx.doi.org/10.1016/j.eswa.2015.10.039
二、環境經濟負荷配置設定問題 IEEE-30bus
文獻：吳亮紅. 多目标動态差分進化算法及其應用研究[D].湖南大學,2011.
随着現代電力系統的發展，能源的益緊缺，電力改革不斷深入，廠網分開、競價上網已成必然。在確定機組安全運作的前提下，實時合理配置設定電力系統各機組間負荷，最大限度地降低發電煤耗率是市場對發電廠提出的現實要求。經濟負荷配置設定問題就是在滿足火力發電機組和電力系統運作限制的條件下，在各台機組間合理地配置設定負荷使得發電成本最小化。然而，由于火力發電過程中燃料燃燒所産生的、和等排放引起的環境污染問題日益引起人們的關注和重視，對污染的控制和治理将直接影響到經濟負荷配置設定問題。為了控制環境污染，可采取很多措施，如采用高品質燃料、改造舊裝置、淨化空氣等。但這些措施将産生新的運作和維修成本，即污染控制成本。該成本的大小與污染排放量的多少直接相關。是以，在發電系統中，發電成本最小已不再是唯一要考慮的問題。如何在滿足系統發電限制條件下，将發電成本和污染控制成本一起優化，即環境經濟負荷配置設定問題（EED），成為許多研究人員關注的課題。
通常，EED是在滿足負荷和運作限制的條件下，同時最小化發電成本和污染控制成本。然而，電力系統無功優化直接影響到電力系統的穩定性和電能品質。毫無疑問，減小線損能夠同時提高系統的有功和無功配置設定，有利于降低發電成本，提高系統的安全性。是以，EED問題可看作一個包含經濟、環境和線損三個目标的多目标優化問題。
2.1目标函數：
2.2問題限制：
2.3問題模型：
三、求解結果