In diesem Buch wird ein optimales Problem der aktiven und reaktiven Leistungsabgabe mithilfe von Schwarmintelligenz-basierten, bioinspirierten Algorithmen gelöst. Ein neuer Ansatz unter Verwendung des Cuckoo-Search-Algorithmus (CS) wird zur Lösung des Problems des optimalen Leistungsflusses (OPF) durch optimale Einstellung der Steuerungsvariablen vorgeschlagen. Die Standardzielfunktionen für den optimalen aktiven und reaktiven Leistungsfluss sind die Minimierung der Gesamtkosten der Erzeugung und der aktiven Leistungsverluste. Die Cuckoo-Search ist ein bioinspirierter Algorithmus, der auf dem Brutverhalten von Kuckucksvögeln basiert. Dieser Algorithmus kann mithilfe mehrerer Pfade nach einer globalen Lösung suchen. Die Simulationsergebnisse des vorgeschlagenen Ansatzes werden mit anderen Schwarmintelligenztechniken verglichen, z. B. Modifizierte Partikelschwarmoptimierung (MPSO). Das Problem wird an einem Standard-IEEE-30-Bus-System mit 6 Generatoren getestet. Die Leistungsflussgleichungen und die Lastbilanzgleichung werden als Gleichheitsbedingungen betrachtet. Die Leistungsanalyse dieses OPF-Problems unter Verwendung des Cuckoo-Search-Algorithmus wird durch Überprüfung verschiedener Kombinationen von Werten der zugehörigen Parameter durchgeführt.