目录
1 相关知识点
2 Matlab完整代码实现
3 结果及可视化
这里总结一位博主的目录:梳理如下:
粒子群算法(带约束处理)——Python&Matlab实现 |
智能优化算法——粒子群算法(Matlab实现) |
灰狼算法和粒子群算法比较(附完整Matlab代码)——可应用于电气期刊论文 |
粒子群算法求解电力系统环境经济调度+微电网调度(风、光、电动车、柴油机、主网)(Python代码实现) |
改进的多目标差分进化算法在电力系统环境经济调度中的应用(Python代码实现)【电气期刊论文复现】 |
风电随机性动态经济调度模型(Python&Matlab代码) |
多目标灰太狼算法求解环境经济调度问题(IEEE30)(Matlab实现) |
多元宇宙算法求解电力系统多目标优化问题(Matlab实现)【电气期刊论文复现】 |
求解热电联产经济调度问题的改进遗传与粒子群算法 |
改进粒子群算法的配电网故障定位(Python&Matlab代码实现) |
知识点讲解完毕,下面就是Matlab代码:
clc;
clear;
close all;%% 经济调度问题extmodel=CreateModel();CostFunction=@(x) MyCostExt(x,extmodel); % 成本函数(目标函数)nVar=extmodel.nPlant; % 发电机台数(决策变量的个数)VarSize=[1 nVar]; % 决策变量矩阵的大小VarMin=0; % 变量下限
VarMax=1; % 变量上限%% 粒子群算法相关参数MaxIt=100; % 最大迭代次数nPop=10; % 总群数量% w=1; % 惯性权重
% wdamp=0.99; % 惯性重量阻尼比
% c1=2; % 个体学习系数
% c2=2; % 种群学习系数%% 约束系数
phi1=2.05;
phi2=2.05;
phi=phi1+phi2;
chi=2/(phi-2+sqrt(phi^2-4*phi));
w=chi; % 惯性权重
wdamp=1; % 惯性重量阻尼比
c1=chi*phi1; % 个体学习系数
c2=chi*phi2; % 种群学习系数%% 飞行速度限制
VelMax=0.1*(VarMax-VarMin);
VelMin=-VelMax;%% 初始化empty_particle.Position=[];
empty_particle.Cost=[];
empty_particle.Out=[];
empty_particle.Velocity=[];
empty_particle.Best.Position=[];
empty_particle.Best.Cost=[];
empty_particle.Best.Out=[];particle=repmat(empty_particle,nPop,1);BestSol.Cost=inf;for i=1:nPop%=====初始化粒子群位置===============particle(i).Position=unifrnd(VarMin,VarMax,VarSize);%=====初始化速度======particle(i).Velocity=zeros(VarSize);%=====目标函数计算===========[particle(i).Cost, particle(i).Out]=CostFunction(particle(i).Position);%====更新粒子个体最优=====particle(i).Best.Position=particle(i).Position;particle(i).Best.Cost=particle(i).Cost;particle(i).Best.Out=particle(i).Out;%====更新粒子群全局最优========if particle(i).Best.CostVarMax);particle(i).Velocity(IsOutside)=-particle(i).Velocity(IsOutside);%============适用位置限制============particle(i).Position = max(particle(i).Position,VarMin);particle(i).Position = min(particle(i).Position,VarMax);%============计算目标函数===========[particle(i).Cost, particle(i).Out] = CostFunction(particle(i).Position);%==========更新个体最优==========if particle(i).Cost
function results=RunInternalPSO(intmodel)disp('运行粒子群算法 ...');%% 本文参数定义CostFunction=@(x) MyCost(x,intmodel); % 目标函数nVar=intmodel.nPlant; %决策变量个数VarSize=[1 nVar]; % 决策变量矩阵的大小VarMin=0; %变量下限VarMax=1; %变量上%% 粒子群参数MaxIt=100; nPop=50; % w=1; % wdamp=0.99; % c1=2; % c2=2; %% 约束系数phi1=2.05;phi2=2.05;phi=phi1+phi2;chi=2/(phi-2+sqrt(phi^2-4*phi));w=chi; wdamp=1; c1=chi*phi1; c2=chi*phi2; %% 速度限制VelMax=0.1*(VarMax-VarMin);VelMin=-VelMax;%% 初始化empty_particle.Position=[];empty_particle.Cost=[];empty_particle.Out=[];empty_particle.Velocity=[];empty_particle.Best.Position=[];empty_particle.Best.Cost=[];empty_particle.Best.Out=[];particle=repmat(empty_particle,nPop,1);BestSol.Cost=inf;for i=1:nPop% 初始化位置particle(i).Position=unifrnd(VarMin,VarMax,VarSize);% 初始化速度particle(i).Velocity=zeros(VarSize);% 目标函数计算[particle(i).Cost, particle(i).Out]=CostFunction(particle(i).Position);% 个体最优particle(i).Best.Position=particle(i).Position;particle(i).Best.Cost=particle(i).Cost;particle(i).Best.Out=particle(i).Out;% 全局最优if particle(i).Best.CostVarMax);particle(i).Velocity(IsOutside)=-particle(i).Velocity(IsOutside);% 位置限制particle(i).Position = max(particle(i).Position,VarMin);particle(i).Position = min(particle(i).Position,VarMax);% 目标函数计算[particle(i).Cost, particle(i).Out] = CostFunction(particle(i).Position);%更新个体最优if particle(i).Cost
function results=RunInternalPSO(intmodel)
disp('运行粒子群算法 ...');
%% 本文参数定义
CostFunction=@(x) MyCost(x,intmodel); % 目标函数
nVar=intmodel.nPlant; %决策变量个数
VarSize=[1 nVar]; % 决策变量矩阵的大小
VarMin=0; %变量下限
VarMax=1; %变量上
%% 粒子群参数
MaxIt=100;
nPop=50;
% w=1;
% wdamp=0.99;
% c1=2;
% c2=2;
%% 约束系数
phi1=2.05;
phi2=2.05;
phi=phi1+phi2;
chi=2/(phi-2+sqrt(phi^2-4*phi));
w=chi;
wdamp=1;
c1=chi*phi1;
c2=chi*phi2;
%% 速度限制
VelMax=0.1*(VarMax-VarMin);
VelMin=-VelMax;
%% 初始化
empty_particle.Position=[];
empty_particle.Cost=[];
empty_particle.Out=[];
empty_particle.Velocity=[];
empty_particle.Best.Position=[];
empty_particle.Best.Cost=[];
empty_particle.Best.Out=[];
particle=repmat(empty_particle,nPop,1);
BestSol.Cost=inf;
for i=1:nPop
% 初始化位置
particle(i).Position=unifrnd(VarMin,VarMax,VarSize);
% 初始化速度
particle(i).Velocity=zeros(VarSize);
% 目标函数计算
[particle(i).Cost, particle(i).Out]=CostFunction(particle(i).Position);
% 个体最优
particle(i).Best.Position=particle(i).Position;
particle(i).Best.Cost=particle(i).Cost;
particle(i).Best.Out=particle(i).Out;
% 全局最优 BestSol=particle(i).Best; end end BestCost=zeros(MaxIt,1); for it=1:MaxIt for i=1:nPop % 更新速度 %速度限制 % 更新位置 % 位置限制 % 目标函数计算 %更新个体最优 particle(i).Best.Position=particle(i).Position; % 更新全局最优 BestSol=particle(i).Best; end end end BestCost(it)=BestSol.Cost; w=w*wdamp; end %% 结果 disp('粒子群结束.'); 完整代码:评论区回复关键字
if particle(i).Best.Cost
%% PSO主循环
particle(i).Velocity = w*particle(i).Velocity ...
+c1*rand(VarSize).*(particle(i).Best.Position-particle(i).Position) ...
+c2*rand(VarSize).*(BestSol.Position-particle(i).Position);
particle(i).Velocity = max(particle(i).Velocity,VelMin);
particle(i).Velocity = min(particle(i).Velocity,VelMax);
particle(i).Position = particle(i).Position + particle(i).Velocity;
IsOutside=(particle(i).Position
particle(i).Velocity(IsOutside)=-particle(i).Velocity(IsOutside);
particle(i).Position = max(particle(i).Position,VarMin);
particle(i).Position = min(particle(i).Position,VarMax);
[particle(i).Cost, particle(i).Out] = CostFunction(particle(i).Position);
if particle(i).Cost
particle(i).Best.Cost=particle(i).Cost;
particle(i).Best.Out=particle(i).Out;
if particle(i).Best.Cost
results.BestSol=BestSol;
results.BestCost=BestCost;
end3 结果及可视化