本文讲解基于遗传算法和粒子群算法的潮流计算比较(Matlab代码实现) 受Reynols和 Heppner的模型的启发,1995年,电子工程学博士 Russell Eherhart和社会心理学博士James Kennedy提出了粒子群算法[3-4]粒子群算法模拟小鸟在觅食的过程中通过共享信息找到食物位置的行为来解决问题.在此算法中将小鸟食物的位置对应成问题空间解的...
4 Matlab代码、数据、文章详细讲解 1 概述 1.1 简介 电力系统规划中的最为重要是电网规划,而电网规划中,电网的每一条备选线路都必须作为独立变量来处理,同时需要考虑不同情况下的网络结果,因此影响电网规划的决策变量是一个高维度的决策变量,这就决定了电网规划是一个较为复杂的非线性问题。本章节将通过智能优化算...
在仿真中,一开始每一只鸟都没有特定的飞行目标,只是使用简单的规则确定自己的飞行方向和飞行速度,当有一只鸟飞到栖息地时,它周围的鸟也会跟着飞向栖息地,最终整个鸟群都会落在栖息地。 1995年, 美国社会心理学家James Kennedy和电气工程师RussellEberhart共同提出了粒子群算法(ParticleS warm Optimization, PSO) , 该...
2.2 遗传算法的理论基础 2.3 遗传算法的基本概念 2.4 标准的遗传算法 2.5 遗传算法的特点 2.6 遗传算法的改进方向 3 遗传算法流程 4 关键参数说明 三、部分源代码 %计算机床在进行切削时的碳排放量 %遗传算法子程序 %a:切削速度,fz:铣刀每齿进给量 %Name:Cpaifang.m popsize = 500; a = 78 + 122 * ra...
遗传算法:在人工智能模型中,遗传算法可用于优化神经网络、决策树等模型的参数,以提高模型的性能和准确性。例如,找到神经网络中最佳的权重和偏置组合,使模型在训练数据上的误差最小化。粒子群算法:用于优化神经网络的训练过程。在训练神经网络时,粒子群算法可以搜索最佳的网络权重和超参数,帮助神经网络更快地收敛到较好...
在MATLAB中,粒子群优化算法也被广泛应用于各个领域。比如在电力系统中,可以利用粒子群优化算法来优化电力系统的输电线路配置,以降低功率损耗和改善电力系统的稳定性。此外,粒子群优化算法也可用于图像处理、机器学习等方面,具有良好的应用潜力。 三、遗传算法与粒子群优化的结合 遗传算法和粒子群优化算法各自具有一定的...
更多Matlab完整代码及仿真定制内容点击👇 智能优化算法神经网络预测雷达通信无线传感器电力系统 信号处理图像处理路径规划元胞自动机无人机 🔥 内容介绍 多式联运是指在不同运输方式之间进行协调与整合,实现货物的高效、快速、安全地运输。在实际应用中,陆海空三种运输方式往往需要相互衔接,才能满足物流需求。然而,由于...
简介:基于遗传算法和粒子群算法的潮流计算比较(Matlab代码实现) 1 概述 电力系统潮流是指系统中的所有运行参数总体,其中包括各个发电机与负荷的功率及其电流、各母线电压的大小与相位、各个线路与变压器等元件所通过的电流、功率及其损耗。 潮流计算是根据已知的电网结构和运行条件来确定系统运行形态的分析系统稳态运行的计...
1 简介 有时间窗的车辆路径问题(Vehicle Routing Problem with Time Windows,VRPTW)因为其有重要的现实意义而备受关注.其时间窗即为客户接受服务的时间范围,该问题是运筹学和组合优化领域中的著名NP问题,是解决物流配送效率的关键,传统寻优方法效率低,耗时长,找不到满意解,往往导致物流成本过高.为了提高寻优效率,降低...
潮流计算是根据已知的电网结构和运行条件来确定系统运行形态的分析系统稳态运行的计算。它是电气工程长期研究的重要课题。 本文讲解基于遗传算法和粒子群算法的潮流计算比较(Matlab代码实现) 2 粒子群算法 受Reynols和 Heppner的模型的启发,1995年,电子工程学博士 Russell Eherhart和社会心理学博士James Kennedy提出了粒子...