多智能体运用到最优无功调度的matlab代码

最优无功调度（Optimal Reactive Power Dispatch，ORPD）是多智能体系统中的一个重要问题。以下是一些常见的 MATLAB 代码示例：

1. 使用遗传算法求解ORPD问题

function [f, x]=GAORPD(nPop, nGen, pCross, pMutate)
% nPop：种群大小；
% nGen：最大迭代次数；
% pCross：交叉概率；
% pMutate：变异概率；

% 定义适应度函数
fun=@(x) objFun(x);

% 初始化种群
pop=initPop(nPop);

% 进化
for iGen=1:nGen
    % 选择
    popNew=selection(pop, fun);
    % 交叉
    popNew=crossover(popNew, pCross);
    % 变异
    popNew=mutation(popNew, pMutate);
    % 合并
    pop=[pop; popNew];
    % 筛选
    pop=elitism(pop, nPop, fun);
end

% 返回最优解和最优适应度
[f, i]=min([pop.fitness]);
x=pop(i).gene;
end

% 定义目标函数
function f=objFun(x)
% x：染色体，即控制变量；

% 计算无功损耗
Q=calcQ(x);

% 计算总成本
f=calcCost(Q);

end

2. 使用粒子群算法求解ORPD问题

function [f, x]=PSOORPD(nPop, nGen, w, c1, c2)
% nPop：粒子数；
% nGen：最大迭代次数；
% w：惯性权重；
% c1：学习因子；
% c2：学习因子；

% 定义适应度函数
fun=@(x) objFun(x);

% 初始化粒子群
pop=initPop(nPop);

% 进化
for iGen=1:nGen
    % 更新速度和位置
    pop=update(pop, w, c1, c2);
    % 筛选
    pop=elitism(pop, nPop, fun);
end

% 返回最优解和最优适应度
[f, i]=min([pop.fitness]);
x=pop(i).position;
end

% 定义目标函数
function f=objFun(x)
% x：控制变量；

% 计算无功损耗
Q=calcQ(x);

% 计算总成本
f=calcCost(Q);

end

3. 使用遗传算法和粒子群算法的混合算法求解ORPD问题

function [f, x]=GAPSOORPD(nPopGA, nGenGA, pCrossGA, pMutateGA, ...
                          nPopPSO, nGenPSO, w, c1, c2)
% nPopGA：遗传算法种群大小；
% nGenGA：遗传算法最大迭代次数；
% pCrossGA：遗传算法交叉概率；
% pMutateGA：遗传算法变异概率；
% nPopPSO：粒子群算法粒子数；
% nGenPSO：粒子群算法最大迭代次数；
% w：粒子群算法惯性权重；
% c1：粒子群算法学习因子；
% c2：粒子群算法学习因子；

% 定义适应度函数
fun=@(x) objFun(x);

% 初始化种群
popGA=initPop(nPopGA);
popPSO=initPop(nPopPSO);

% 进化
for iGen=1:nGenGA
    % 选择
    popGANew=selection(popGA, fun);
    % 交叉
    popGANew=crossover(popGANew, pCrossGA);
    % 变异
    popGANew=mutation(popGANew, pMutateGA);
    % 合并
    popGA=[popGA; popGANew];
    % 筛选
    popGA=elitism(popGA, nPopGA, fun);
    % 更新粒子群位置和速度
    popPSO=update(popPSO, w, c1, c2);
    % 筛选
    popPSO=elitism(popPSO, nPopPSO, fun);
end

% 返回最优解和最优适应度
[f, i]=min([popGA.fitness, popPSO.fitness]);
if i<=nPopGA
    x=popGA(i).gene;
else
    x=popPSO(i-nPopGA).position;
end
end

% 定义目标函数
function f=objFun(x)
% x：控制变量；

% 计算无功损耗
Q=calcQ(x);

% 计算总成本
f=calcCost(Q);

end

这些示例代码可以作为 ORPD 问题的参考，并可根据具体问题进行适当修改。