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黃亞銅蟲 (小有名氣)
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%% 參數(shù)設(shè)置 % GreenSim團(tuán)隊(duì)——專業(yè)級算法設(shè)計(jì)&代寫程序 % 歡迎訪問GreenSim團(tuán)隊(duì)主頁→http://blog.sina.com.cn/greensim A=8.5;%出力系數(shù)，常數(shù) Tt=730*ones(12,1);%第t個時段的小時數(shù) %注意：一年按363天*24小時算，均分為12個月 HtLB=55*ones(12,1);%第t時段水位約束的下界，單位：米 HtUB=[65;65;65;61;61;61;61;65;65;65;65;65];%第t時段水位約束的上界，單位：米 VtLB=zeros(12,1); VtUB=zeros(12,1); for i=1:12 VtLB(i)=Ht2Vt(HtLB(i)); VtUB(i)=Ht2Vt(HtUB(i)); end %注意：蓄水量Vt和水位Ht之間有一一對應(yīng)的關(guān)系，單位：立方米 NtLB=260000*ones(12,1);%出力約束的下界，單位：千瓦 NtUB=1400000*ones(12,1);%出力約束的上屆，單位：千瓦 %注意：Nt=A*Qt*Ht QtLB=308*ones(12,1);%泄流量下界，單位：立方米/秒 QtUB=29200*ones(12,1);%泄流量上界，單位：立方米/秒 qt=[373;859;1568;2100;3210;5049;1596;1160;925;781;572;1010];%入庫流量，單位：立方米/秒 %注意：以上三個量，時間單位相乘時，小時乘以3600轉(zhuǎn)化成秒 %% 調(diào)用粒子群算法 K=60; N=80; w=0.5; c1=0.3; c2=0.2; [BESTX,BESTY,ALLX,ALLY]=PSO(K,N,w,c1,c2,VtLB,VtUB,QtLB,QtUB,NtLB,NtUB,qt,A,Tt); %% X=BESTX{K}; [Vt,Qt,St]=DeCode(X); disp('最佳蓄水量'); disp(Vt); disp('最佳平均發(fā)電流量'); disp(Qt); disp('最佳平均棄水流量'); disp(St); disp('最大總發(fā)電量'); disp(-BESTY(K)); function [BESTX,BESTY,ALLX,ALLY]=PSO(K,N,w,c1,c2,VtLB,VtUB,QtLB,QtUB,NtLB,NtUB,qt,A,Tt) % GreenSim團(tuán)隊(duì)——專業(yè)級算法設(shè)計(jì)&代寫程序 % 歡迎訪問GreenSim團(tuán)隊(duì)主頁→http://blog.sina.com.cn/greensim %% 輸入?yún)?shù)列表 % K 迭代次數(shù) % N 粒子個數(shù) % w 慣性因子 % c1 加速因子，針對歷史最優(yōu)狀態(tài) % c2 加速因子，針對全局最優(yōu)狀態(tài) % VtLB 蓄水量約束下界，立方米，N*1向量 % VtUB 蓄水量約束上界，立方米，N*1向量 % QtLB 平均發(fā)電流量約束下界，立方米/秒，N*1向量 % QtUB 平均發(fā)電流量約束上界，立方米/秒，N*1向量 % NtLB 出力約束下界，千瓦，N*1向量 % NtUB 出力約束上界，千瓦，N*1向量 % qt 入庫流量，立方米/秒，N*1向量 % A 出力系數(shù) % Tt 一個周期的小時數(shù) %% 輸出參數(shù)列表 % BESTX K×1細(xì)胞結(jié)構(gòu)，每一個元素是M×1向量，記錄每一代的最優(yōu)個體 % BESTY K×1矩陣，記錄每一代的最優(yōu)個體的評價(jià)函數(shù)值 % ALLX K×1細(xì)胞結(jié)構(gòu)，每一個元素是M×N矩陣，記錄全部個體 % ALLY K×N矩陣，記錄全部個體的評價(jià)函數(shù)值 %% 第一步：粒子狀態(tài)初始化 M=3*length(VtLB); farm=zeros(N,M); for i=N [Vt,Qt,St]=Initialize2(VtLB,VtUB,QtLB,QtUB,NtLB,NtUB,qt,A,Tt); X=EnCode(Vt,Qt,St); farm(i,  =X';end %粒子歷史最優(yōu)狀態(tài)初始化 Pfarm=farm; %粒子群全局最優(yōu)狀態(tài) for i=1:N X=Pfarm(i, ;[Vt,Qt,St]=DeCode(X'); SE=ObjFun(A,Qt,St,Vt,Tt); Fitness(i)=SE; end MinFit=min(Fitness); POS=find(Fitness==MinFit); Gfarm=Pfarm(POS(1), ;%輸出變量初始化 ALLX=cell(K,1);%細(xì)胞結(jié)構(gòu)，每一個元素是M×N矩陣，記錄每一代的個體 ALLY=zeros(K,N);%K×N矩陣，記錄每一代評價(jià)函數(shù)值 BESTX=cell(K,1);%細(xì)胞結(jié)構(gòu)，每一個元素是M×1向量，記錄每一代的最優(yōu)個體 BESTY=zeros(K,1);%K×1矩陣，記錄每一代的最優(yōu)個體的評價(jià)函數(shù)值 k=1;%迭代計(jì)數(shù)器初始化 %% 第二步：迭代過程 while k<=K %% 粒子狀態(tài)更新 newfarm=farm; for i=1:N newfarm(i, =w*farm(i,+c1*rand*(Pfarm(i,-farm(i,)+c2*rand*(Gfarm-farm(i,);X=newfarm(i, ;[Vt,Qt,St]=DeCode(X'); [Flag,Vt,Qt,St]=Correct(Vt,Qt,St,VtLB,VtUB,QtLB,QtUB,NtLB,NtUB,qt,A,Tt); X=EnCode(Vt,Qt,St); newfarm(i, =X';end %% 歷史最優(yōu)狀態(tài)和全局最優(yōu)狀態(tài)更新 NEWFIT=zeros(1,N); for i=1  N)aa=newfarm(i, ;[Vt,Qt,St]=DeCode(aa'); FitA=ObjFun(A,Qt,St,Vt,Tt); bb=Pfarm(i, ;[Vt,Qt,St]=DeCode(bb'); FitB=ObjFun(A,Qt,St,Vt,Tt); NEWFIT(i)=FitA; if FitA<FitB Pfarm(i, =A;end if FitA<Gfarm Gfarm=A; end end %% 記錄 ALLX{k}=newfarm; ALLY(k, =NEWFIT;BESTX{k}=Gfarm; [Vt,Qt,St]=DeCode(Gfarm'); BESTY(k)=ObjFun(A,Qt,St,Vt,Tt); disp(k); k=k+1; end |
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