粒子群优化算法优化锂离子电池充电曲线的MATLAB代码

% 粒子群优化算法优化锂离子电池充电曲线的MATLAB代码

% 定义适应度函数：目标是让充电曲线的误差最小化
function f = fitness(x)
% x是一个1xN的向量，表示N个充电时间段的持续时间
% 这里我们假设充电总时间为500s，那么每个时间段的持续时间必须满足以下条件：
% 1. 每个时间段的持续时间必须大于等于0
% 2. 所有时间段的持续时间之和必须等于500s
% 为了满足这个条件，我们可以使用cumsum函数将持续时间转化为充电结束时间
% 然后通过diff函数计算每个时间段的持续时间

% 将持续时间转化为充电结束时间
t = cumsum(x);
% 计算每个时间段的持续时间
d = diff([0 t]);
% 计算充电曲线的误差
% 这里我们假设理想的充电曲线为一个斜率为0.6的直线
% 我们计算实际充电曲线和理想充电曲线之间的差值平方和作为误差
ideal = 0.6*t;
actual = cumsum(d.*x(1:end-1)');
f = sum((ideal-actual).^2);
end

% 粒子群优化算法
% 参数说明：
% n: 粒子数
% w: 惯性权重
% c1, c2: 学习因子，分别控制粒子的个体和社会学习
% max_iter: 最大迭代次数
% lb, ub: 变量的上下界
function [best_x, best_f] = pso(n, w, c1, c2, max_iter, lb, ub)
% 初始化粒子群
% x是一个n x N的矩阵，表示n个粒子的N个维度的位置
% v是一个n x N的矩阵，表示n个粒子的N个维度的速度
x = rand(n, length(lb)).*(ub-lb)+lb;
v = rand(n, length(lb)).*(ub-lb)*0.1;
% 计算每个粒子的适应度
f = arrayfun(@fitness, x);
% 记录历史最佳位置和适应度
pbest_x = x;
pbest_f = f;
% 记录全局最佳位置和适应度
[best_f, best_i] = min(f);
best_x = x(best_i,:);
% 开始迭代
for iter = 1:max_iter
% 更新速度和位置
v = w*v+c1*rand(n,length(lb)).*(pbest_x-x)+c2*rand(n,length(lb)).*(best_x-x);
x = x+v;
% 限制位置在上下界内
x(x<lb) = lb(x<lb);
x(x>ub) = ub(x>ub);
% 计算每个粒子的适应度
f = arrayfun(@fitness, x);
% 更新历史最佳位置和适应度
i = f<pbest_f;
pbest_x(i,:) = x(i,:);
pbest_f(i) = f(i);
% 更新全局最佳位置和适应度
[f_min, i_min] = min(f);
if f_min < best_f
best_f = f_min;
best_x = x(i_min,:);
end
% 输出当前迭代的结果
fprintf('Iteration %d: best fitness = %g\n', iter, best_f);
end
end

% 定义变量的上下界
lb = zeros(1,10);
ub = ones(1,10)*50;

% 调用PSO算法求解最优充电曲线
[best_x, best_f] = pso(100, 0.5, 2, 2, 100, lb, ub);

% 输出结果
fprintf('Best fitness = %g\n', best_f);
fprintf('Best solution = %s\n', mat2str(best_x));