基于粒子群算法的燃机冷热电优化联供问题求解

粒子群算法是一种常见的群体智能算法，其思想来源于仿生学中鸟类捕食行为的模拟，该算法通过对候选解进行迭代更新，逐步逼近最优解，本文将介绍如何使用粒子群算法求解燃机冷热电优化联供问题，并给出相应的MATLAB代码实现。

燃机冷热电联供是指利用燃机发电的余热产生热水或蒸汽，同时将废气经过热回收设备回收利用，从而实现能源的高效利用，在这个过程中需要考虑多种因素如燃机功率、热负荷、电负荷、能源价格等，以达到最优的经济和环境效益。

下面是使用粒子群算法求解燃机冷热电优化联供问题的MATLAB代码：

% 粒子数目
n = 50;

% 迭代次数
iter_max = 100;

% 常数因子
c1 = 2.05;
c2 = 2.05;

% 惯性权重
w_max = 0.9;
w_min = 0.1;

% 生成粒子群
x = rand(n,4);
v = zeros(n,4);

% 计算适应度值
f = zeros(n,1);
for i=1:n
    f(i) = objective(x(i,:));
end

% 初始化最优解和全局最优解
p = x;
fp = f;
gbest = x(1,:);
fgbest = f(1);

% 迭代优化
for iter=1:iter_max
    w = w_max - (w_max-w_min)*iter/iter_max;
    for i=1:n
        v(i,:) = w*v(i,:) + ...