写一个粒子群算法综合能源容量配置
时间: 2023-07-23 10:29:41 浏览: 55
以下是一个基于粒子群算法的综合能源容量配置的MATLAB代码示例:
```
% 定义问题参数
num_particles = 100; % 粒子数
num_iterations = 100; % 迭代次数
num_sources = 4; % 能源类型数量
max_cap = [5000, 2000, 3000, 10000]; % 最大容量限制
min_cap = [1000, 500, 500, 2000]; % 最小容量限制
max_cost = [0.5, 1.0, 0.8, 0.3]; % 最大成本限制
min_cost = [0.1, 0.5, 0.3, 0.1]; % 最小成本限制
demand = [8000, 3000, 2000, 5000]; % 能源需求
% 初始化粒子位置和速度
pos = rand(num_particles, num_sources) .* (max_cap - min_cap) + min_cap;
vel = rand(num_particles, num_sources) .* (max_cap - min_cap) * 0.2;
% 初始化全局最优位置和适应度
global_best_pos = zeros(1, num_sources);
global_best_fit = Inf;
% 迭代求解
for iter = 1:num_iterations
% 计算适应度
fit = zeros(num_particles, 1);
for i = 1:num_particles
cost = sum((pos(i,:) .* demand) .* max_cost);
if cost >= global_best_fit % 剪枝
fit(i) = Inf;
else
fit(i) = cost;
if cost < global_best_fit
global_best_fit = cost;
global_best_pos = pos(i,:);
end
end
end
% 更新速度和位置
for i = 1:num_particles
vel(i,:) = vel(i,:) + rand(1, num_sources) .* (global_best_pos - pos(i,:)) + rand(1, num_sources) .* (best_pos - pos(i,:));
vel(i,:) = max(min(vel(i,:), max_cap - min_cap), -(max_cap - min_cap));
pos(i,:) = pos(i,:) + vel(i,:);
pos(i,:) = max(min(pos(i,:), max_cap), min_cap);
end
end
% 输出结果
fprintf('最小成本:%f\n', global_best_fit);
fprintf('能源容量配置:[%.2f, %.2f, %.2f, %.2f]\n', global_best_pos);
```
该代码实现了基于粒子群算法的综合能源容量配置问题求解。其中,定义了能源类型数量、最大容量限制、最小容量限制、最大成本限制、最小成本限制、能源需求等参数,并初始化了粒子位置和速度。在迭代求解过程中,计算适应度并更新速度和位置,直到达到迭代次数上限。最后输出能源容量配置和最小成本。在实际应用中,需要根据具体情况进行调整和优化。