【优化选址】基于粒子群算法结合差分进化算法PSO-DE求解电动汽车充电站位置分配优化问题附Matlab代码

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🔥 内容介绍

一、为什么选址优化这么重要？

想象一下，如果充电站扎堆在某一个区域，而其他区域却 “一充难求”，不仅会导致资源浪费，还会让车主们怨声载道。合理的充电站选址需要综合考虑人口密度、交通流量、电力供应等多方面因素。传统的选址方法要么耗时耗力，要么难以兼顾所有因素，而智能优化算法的出现，为充电站选址带来了新的曙光！

二、粒子群算法（PSO）与差分进化算法（DE）原理浅尝

（一）粒子群算法（PSO）

粒子群算法灵感来源于鸟群觅食。把每个潜在的充电站选址方案看作是搜索空间中的一只 “鸟”（粒子），这些粒子在空间中不断飞行，根据自己的飞行经验（个体最优解）和同伴们的经验（全局最优解）调整飞行方向和速度，最终找到食物（最优选址方案）。每个粒子都有自己的位置和速度，通过不断更新这两个参数，逐步靠近最优解。

（二）差分进化算法（DE）

差分进化算法则更像是一场 “进化游戏”。它从一个随机生成的初始种群开始，通过变异、交叉和选择操作，让种群中的个体不断进化。变异操作会根据种群中个体之间的差异生成新的个体，交叉操作将变异后的个体与原个体进行组合，选择操作则保留更优的个体进入下一代。经过多轮进化，种群逐渐向最优解靠拢。

三、PSO 与 DE 强强联合：PSO-DE 算法

虽然 PSO 和 DE 各自都很强大，但也有弱点。PSO 在搜索初期收敛速度快，但容易陷入局部最优；DE 全局搜索能力强，但收敛速度较慢。把它们结合起来，就能取长补短！

在 PSO-DE 算法中，我们可以先用 PSO 进行快速搜索，让粒子们在搜索空间中快速探索，找到一些较优的区域；然后引入 DE，利用其变异和交叉操作，在这些较优区域内进行更细致的搜索，跳出可能存在的局部最优解，最终找到全局最优的充电站选址方案。

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

function PlotSolution(sol,model)

N=model.N;

X=model.X;

Y=model.Y;

x=sol.x;

h=sol.h;

xii=diag(x)';

Hubs=find(xii==1);

Clients=find(xii==0);

for i=1:N

plot([X(i) X(h(i))],[Y(i) Y(h(i))],'k--','LineWidth',2);

hold on;

end

plot(X(Hubs),Y(Hubs),'kp',...

'MarkerFaceColor','red',...

'MarkerSize',16);

plot(X(Clients),Y(Clients),'ks',...

'MarkerFaceColor','green',...

'MarkerSize',10);

hold off;

axis equal;

en

🔗 参考文献

[1] 林川.粒子群优化与差分进化算法研究及其应用[D].西南交通大学[2025-06-29].DOI:10.7666/d.y1689327.

[2] 杨皖昊.基于博弈论的电动汽车充电路径优化及充电站选址研究[D].上海电机学院,2021.

[3] 田利波.基于智能算法的分布式电源选址和定容的研究与应用[D].西安建筑科技大学[2025-06-29].

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🌈 各类智能优化算法改进及应用

生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化、背包问题、 风电场布局、时隙分配优化、 最佳分布式发电单元分配、多阶段管道维修、 工厂-中心-需求点三级选址问题、 应急生活物质配送中心选址、 基站选址、 道路灯柱布置、 枢纽节点部署、 输电线路台风监测装置、 集装箱调度、 机组优化、 投资优化组合、云服务器组合优化、 天线线性阵列分布优化、CVRP问题、VRPPD问题、多中心VRP问题、多层网络的VRP问题、多中心多车型的VRP问题、 动态VRP问题、双层车辆路径规划（2E-VRP）、充电车辆路径规划（EVRP）、油电混合车辆路径规划、混合流水车间问题、 订单拆分调度问题、 公交车的调度排班优化问题、航班摆渡车辆调度问题、选址路径规划问题、港口调度、港口岸桥调度、停机位分配、机场航班调度、泄漏源定位

🌈 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维

2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类

方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

🌈图像处理方面

图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知

🌈 路径规划方面

旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、 充电车辆路径规划（EVRP）、 双层车辆路径规划（2E-VRP）、 油电混合车辆路径规划、 船舶航迹规划、 全路径规划规划、 仓储巡逻

🌈 无人机应用方面

无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化、车辆协同无人机路径规划

🌈 通信方面

传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化、水声通信、通信上传下载分配

🌈 信号处理方面

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🌈电力系统方面

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🌈 元胞自动机方面

交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长 金属腐蚀

🌈 雷达方面

卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合、SOC估计、阵列优化、NLOS识别

🌈 车间调度

零等待流水车间调度问题NWFSP 、 置换流水车间调度问题PFSP、 混合流水车间调度问题HFSP 、零空闲流水车间调度问题NIFSP、分布式置换流水车间调度问题 DPFSP、阻塞流水车间调度问题BFSP

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