编写关于mppt的pso算法代码
时间: 2023-03-15 08:51:32 浏览: 88
我可以提供一些关于mppt的pso算法代码的参考,例如:1. 使用PSO算法进行mppt的参数优化:#include <math.h>// 初始化粒子
int init_particles(double *x, double *v, int n)
{
int i; for(i=0;i<n;i++)
{
x[i] = rand() % 1000; // 初始位置
v[i] = rand() % 1000; // 初始速度
} return 0;
}// 计算mppt算法的适应度
double fitness(double *x, int n)
{
int i;
double result = 0.0; // 计算mppt算法的适应度
for(i=0;i<n;i++)
{
result += pow(x[i],2);
} return result;
}// PSO算法
int PSO(double *x, double *v, int n, int max_iter)
{
int i, j;
double c1, c2, w; // 参数
double pbest[n], gbest; // 个体最佳位置,全局最佳位置
double fit_pbest, fit_gbest; // 个体最佳适应度,全局最佳适应度 // 初始化粒子
init_particles(x, v, n); // 初始化全局最佳位置
for(i=0;i<n;i++)
pbest[i] = x[i];
fit_pbest = fitness(pbest, n);
gbest = fit_pbest; // 迭代
for(i=0;i<max_iter;i++)
{
// 更新粒子速度
for(j=0;j<n;j++)
{
v[j] = w*v[j] + c1*rand()*(pbest[j] - x[j]) + c2*rand()*(gbest - x[j]);
x[j] += v[j];
} // 更新最佳位置
double fit_x = fitness(x, n);
if(fit_x > fit_pbest)
{
for(j=0;j<n;j++)
pbest[j] = x[j];
fit_pbest = fit_x;
if(fit_pbest > fit_gbest)
{
gbest = fit_pbest;
}
}
} return 0;
}