mppt 粒子群算法 C语言实现代码

时间: 2023-07-23 15:05:07 浏览: 138
以下是一个简单的MPPT粒子群算法的C语言实现代码: ```c #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <math.h> #include <time.h> #define PI 3.1415926 #define MAX_ITERATION 50 #define POPULATION_SIZE 10 typedef struct { double curr_pos; double curr_vel; double pbest_pos; double pbest_fitness; } Particle; double SineWave(double time); double FitnessFunction(double power, double voltage); double GetRandomNumber(double min, double max); void InitializePopulation(Particle population[], int size, double min_pos, double max_pos, double min_vel, double max_vel); void UpdateParticle(Particle *particle, double gbest_pos, double alpha, double beta, double min_pos, double max_pos, double min_vel, double max_vel); void UpdateGlobalBest(Particle population[], int size, double *gbest_pos, double *gbest_fitness); void MPPT(double *voltage, double *power, double irradiance, double temperature); int main() { double voltage, power; double irradiance = 1000; // 光照强度为1000W/㎡ double temperature = 25; // 温度为25℃ MPPT(&voltage, &power, irradiance, temperature); printf("Voltage: %.2fV\n", voltage); printf("Power: %.2fW\n", power); return 0; } double SineWave(double time) { return 1000 * sin(2 * PI * 50 * time); // 此处生成的是50Hz的正弦波 } double FitnessFunction(double power, double voltage) { return power / voltage; } double GetRandomNumber(double min, double max) { return ((double) rand() / RAND_MAX) * (max - min) + min; } void InitializePopulation(Particle population[], int size, double min_pos, double max_pos, double min_vel, double max_vel) { srand(time(NULL)); for (int i = 0; i < size; i++) { population[i].curr_pos = GetRandomNumber(min_pos, max_pos); population[i].curr_vel = GetRandomNumber(min_vel, max_vel); population[i].pbest_pos = population[i].curr_pos; population[i].pbest_fitness = FitnessFunction(SineWave(population[i].curr_pos), population[i].curr_pos); } } void UpdateParticle(Particle *particle, double gbest_pos, double alpha, double beta, double min_pos, double max_pos, double min_vel, double max_vel) { double r1 = GetRandomNumber(0, 1); double r2 = GetRandomNumber(0, 1); double vel = particle->curr_vel + alpha * r1 * (particle->pbest_pos - particle->curr_pos) + beta * r2 * (gbest_pos - particle->curr_pos); if (vel < min_vel) { vel = min_vel; } else if (vel > max_vel) { vel = max_vel; } double pos = particle->curr_pos + vel; if (pos < min_pos) { pos = min_pos; } else if (pos > max_pos) { pos = max_pos; } double fitness = FitnessFunction(SineWave(pos), pos); if (fitness > particle->pbest_fitness) { particle->pbest_pos = pos; particle->pbest_fitness = fitness; } particle->curr_pos = pos; particle->curr_vel = vel; } void UpdateGlobalBest(Particle population[], int size, double *gbest_pos, double *gbest_fitness) { for (int i = 0; i < size; i++) { if (population[i].pbest_fitness > *gbest_fitness) { *gbest_pos = population[i].pbest_pos; *gbest_fitness = population[i].pbest_fitness; } } } void MPPT(double *voltage, double *power, double irradiance, double temperature) { double alpha = 0.5; double beta = 0.5; double min_pos = 0; double max_pos = 1; double min_vel = -0.1; double max_vel = 0.1; double gbest_pos = 0; double gbest_fitness = 0; Particle population[POPULATION_SIZE]; InitializePopulation(population, POPULATION_SIZE, min_pos, max_pos, min_vel, max_vel); for (int i = 0; i < MAX_ITERATION; i++) { for (int j = 0; j < POPULATION_SIZE; j++) { UpdateParticle(&population[j], gbest_pos, alpha, beta, min_pos, max_pos, min_vel, max_vel); } UpdateGlobalBest(population, POPULATION_SIZE, &gbest_pos, &gbest_fitness); } *voltage = gbest_pos; *power = SineWave(gbest_pos); } ``` 注:以上代码仅供参考。实际使用中,需要根据具体的需求进行调整和优化。

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好的,根据上面的目标函数,我们可以推导出其对应的梯度向量函数,如下所示: def gradient(x, y, beta): """ Compute gradient of the logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: gradient vector """ n = x.shape[0] pred = 1 /
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