欢迎来到海神之光博客之家✅博主简介热爱科研的Matlab仿真开发者修心和技术同步精进个人主页海神之光代码获取方式海神之光Matlab王者学习之路—代码获取方式⛳️座右铭行百里者半于九十。更多Matlab优化求解仿真内容点击①Matlab优化求解 进阶版②付费专栏Matlab优化求解初级版⛳️关注CSDN海神之光更多资源等你来⛄一、粒子群算法简介1 粒子群算法的概念粒子群优化算法(PSOParticle swarm optimization) 是一种进化计算技术evolutionary computation。源于对鸟群捕食的行为研究。粒子群优化算法的基本思想是通过群体中个体之间的协作和信息共享来寻找最优解PSO的优势在于简单容易实现并且没有许多参数的调节。目前已被广泛应用于函数优化、神经网络训练、模糊系统控制以及其他遗传算法的应用领域。2 粒子群算法分析2.1基本思想粒子群算法通过设计一种无质量的粒子来模拟鸟群中的鸟粒子仅具有两个属性速度和位置速度代表移动的快慢位置代表移动的方向。每个粒子在搜索空间中单独的搜寻最优解并将其记为当前个体极值并将个体极值与整个粒子群里的其他粒子共享找到最优的那个个体极值作为整个粒子群的当前全局最优解粒子群中的所有粒子根据自己找到的当前个体极值和整个粒子群共享的当前全局最优解来调整自己的速度和位置。下面的动图很形象地展示了PSO算法的过程2 更新规则PSO初始化为一群随机粒子(随机解)。然后通过迭代找到最优解。在每一次的迭代中粒子通过跟踪两个“极值”(pbestgbest)来更新自己。在找到这两个最优值后粒子通过下面的公式来更新自己的速度和位置。公式(1)的第一部分称为【记忆项】表示上次速度大小和方向的影响公式(1)的第二部分称为【自身认知项】是从当前点指向粒子自身最好点的一个矢量表示粒子的动作来源于自己经验的部分公式(1)的第三部分称为【群体认知项】是一个从当前点指向种群最好点的矢量反映了粒子间的协同合作和知识共享。粒子就是通过自己的经验和同伴中最好的经验来决定下一步的运动。以上面两个公式为基础形成了PSO的标准形式。公式(2)和 公式(3)被视为标准PSO算法。3 PSO算法的流程和伪代码⛄二、部分源代码%------主函数源程序周调度main.m%------基本粒子群优化算法Particle Swarm Optimization-----------%------名称基本粒子群优化算法PSO%------作用求解优化问题(周调度)%------说明全局性并行性高效的群体智能算法%------初始格式化--------------------------------------------------ticclear all;clc;format short;%% ------给定水电站初始化条件----------------------------------------------%------------水电站1---------------------------------------Vmax1901510^4; %水库容量上限(m3)Vmin1700010^4; %水库容量下限(m3)H1640; %水库容量初始值水位(m)V1(2.0554H12-2413.5002*H1709934.65)*104 ; %水库库容与水位的关系h191; %初始水库水头(m)qr(:,1:7)[20.4 25.2 22.1 19.3 16.4 23.3 28.6 ]; %水库来水流量(m3/s)qmax144; %水库引用流量上限(m3/s)qmin10; %水库引用流量下限(m3/s)A19.810^3; %水库出力系数k10.65; %发电效率t8.6410^4; %水库发电引用流量时间段(s)%-----------水电站2--------------------------------------Vmax2208010^4; %水库容量上限(m3)Vmin2153010^4; %水库容量下限(m3)H2540; %水库容量初始值水位(m)V2(2.6408H22-2763.6392*H2724014.90)*104; %水库库容与水位的关系h257; %初始水库水头(m)qr(:,8:14)[22.4 18.3 26.4 25.2 17.6 24.6 27.2]; %水库来水流量(m3/s)qmax232; %水库引用流量上限(m3/s)qmin20; %水库引用流量下限(m3/s)A29.8*10^3; %水库出力系数k20.6; %发电效率%% 给定粒子群计算初始化条件T7; %周期c12; %学习因子1c22; %学习因子2w10.9; %惯性权重w20.4;MaxIter100; %最大迭代次数Iter0;vmax2; %最大运动速度vmin0; %最小运动速度N20; %初始化群体个体数目%------初始化种群的个体(可以在这里限定位置和速度的范围)------------qzeros(N,2T); %位置随机初始化位置vrand(N,2T); %速度随机初始化速度%------适应度函数源程序fitness.m----------------------------Fx1sum((k1A1q(:,1:7).h1t/(3.610^10))‘)’; %水库1总发电量万kWhFx2sum((k2A2q(:,8:14).h2t/(3.610^10))‘)’; %水库2总发电量万kWhFxFx1Fx2; %水库总发电量万kWh%------设置当前粒子的最好位置----------------------------------Pbestq;FPbestFx;%------找到初始粒子的最好粒子------------------------------------[Fgbest,r]max(Fx);EFgbest;%记录当前全局最优值Bestq(r,:);%用于保存最优粒子位置%% ------------------------------循环-----------------------------while(IterMaxIter)IterIter1;%------------------------------更新惯性权重和速度----------------------w((w1-w2)(MaxIter-Iter)/MaxIter)w2;% 典型的线性递减策略% 线性微分递减策略% 先增后减策略% 非线性惯性权重策略R1rand(N,2T);R2rand(N,2*T);%-------------------------粒子速度更新----------------------------Brepmat(q(r,:),N,1);vwvc1R1.(Pbest-q)c2R2.*(B-q);%-------------------------粒子速度约束----------------------------changevvvmax;v(find(changev))vmax;changevvvmin;v(find(changev))vmin;%-------------------------粒子流量更新----------------------------qq1.0*v;%-------------------------各时段引用流量约束----------------------------for i1:7q1q(:,i);changeq1q1qmax1;q1(find(changeq1))qmax1;changeq1q1qmin1;q1(find(changeq1))qmin1;q(:,i)q1;endfor i8:14q2q(:,i);changeq2q2qmax1;q2(find(changeq2))qmax1;changeq2q2qmin1;q2(find(changeq2))qmin1;q(:,i)q2;end%-------------------------各时段库容大小(m3)----------------------------qr1qr(:,1:7);qr2qr(:,8:14);Qr1repmat(qr1,N,1); %----各时段来水大小Vs1repmat(0,N,T1); %----各时段初始库容大小Vj1repmat(0,N,T); %----各时段库容大小(首末平均值)quit1repmat(0,N,T); %----各时段弃水大小Qr2repmat(qr2,N,1); %----各时段来水大小Vs2repmat(0,N,T1); %----各时段初始库容大小Vj2repmat(0,N,T); %----各时段库容大小(首末平均值)quit2repmat(0,N,T); %----各时段弃水大小%-------------------------各时段水头大小----------------------------------for i1:NVs1(i,1)V1;Vs2(i,1)V2;endfor i1:Nfor j2:(T1)q1q(:,1:7);Vs1(i,j)Vs1(i,(j-1))(Qr1(i,(j-1))-q1(i,(j-1)))*t;if Vs1(i,j)Vmax1 quit1(i,j-1) Vs1(i,j)-Vmax1; Vs1(i,j)Vmax1; end if Vs1(i,j)Vmin1q1(i,j-1)(Vs1(i,j)-Vmin1Qr1(i,j-1)*t)/(t);Vs1(i,j)Vmin1;endendendfor i1:N for j2:(T1) q2q(:,8:14); Vs2(i,j)Vs2(i,(j-1))(Qr2(i,(j-1))-q2(i,(j-1)))*tquit1(i,(j-1))q1(i,j-1)*t; if Vs2(i,j)Vmax2 quit2(i,j-1) Vs2(i,j)-Vmax2; Vs2(i,j)Vmax2; end if Vs2(i,j)Vmin2q2(i,j-1)(Vs2(i,j)-Vmin2Qr2(i,j-1)*t)/(t);Vs2(i,j)Vmin2;endendendfor i1:Nfor j1:TVj1(i,j)(Vs1(i,j)Vs1(i,j1))/2;Vj2(i,j)(Vs2(i,j)Vs2(i,j1))/2;endend⛄三、运行结果目标函数弃水量⛄四、matlab版本及参考文献1 matlab版本2014a2 参考文献[1] 包子阳,余继周,杨杉.智能优化算法及其MATLAB实例第2版[M].电子工业出版社2016.[2]张岩,吴水根.MATLAB优化算法源代码[M].清华大学出版社2017.3 备注简介此部分摘自互联网仅供参考若侵权联系删除