本文介绍了使用粒子群算法（PSO）解决电力分配与电网建设的多目标优化问题，包括最小化电力损耗、线路投资成本和最大化供电可靠性。提供了MATLAB代码实现，并强调了算法参数设置和多轮运行的重要性。
基于粒子群算法的电力分配与电网建设多目标优化求解
在电力系统规划和运营中，电力分配与电网建设是至关重要的任务。为了实现高效、可靠和经济的电力供应，需要通过多目标优化来确定最佳的电力分配方案和电网建设方案。本文将介绍如何使用粒子群算法（Particle Swarm Optimization，PSO）来解决电力分配与电网建设的多目标优化问题，并提供相应的MATLAB代码实现。
多目标优化问题的目标函数通常包括了多个冲突的目标指标，例如最小化电力损耗、最小化线路投资成本和最大化供电可靠性等。粒子群算法是一种模拟鸟群觅食行为的随机优化算法，通过模拟粒子在解空间中的搜索和学习过程来寻找最优解。它具有全局寻优能力和较好的收敛性，在多目标优化问题中得到了广泛应用。
以下是使用MATLAB实现的粒子群算法求解电力分配与电网建设多目标优化问题的代码：
% 参数设置
maxIter = 100; % 迭代次数
popSize = 
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