遗传算法实现单目标配电网重构(附带MATLAB代码)

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本文介绍了遗传算法如何应用于单目标配电网重构,旨在提高电网的可靠性、效率和经济性。通过模拟生物进化过程,遗传算法能优化配电网的拓扑结构和设备配置,减少损耗并降低成本。文中提供了MATLAB代码示例,包括种群大小、最大迭代次数、交叉和变异概率等关键参数,并提到了评估适应度、选择、交叉、变异和精英保留策略的实现。通过遗传算法迭代,最终得到优化的配电网解决方案。

遗传算法实现单目标配电网重构(附带MATLAB代码)

配电网重构是指通过对现有配电网进行优化和改进,以提高其可靠性、效率和经济性。遗传算法是一种基于生物进化原理的优化方法,可以用于解决复杂的优化问题。在本文中,我们将介绍如何使用遗传算法实现单目标配电网重构,并提供相应的MATLAB代码。

配电网重构的目标是将配电网的拓扑结构和设备配置进行优化,以满足电力负荷需求,并在减少电网损耗、改善供电可靠性和降低运行成本之间找到平衡。遗传算法是一种模拟生物进化过程的优化方法,通过模拟自然选择、交叉和变异等操作,逐步优化解空间中的个体,以找到最优解。

下面是使用MATLAB实现遗传算法的代码示例:

% 配电网重构遗传算法示例

% 参数设置
popSize = 50; % 种群大小
maxGen = 100; % 最大迭代次数
pc 
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