MATLAB实战系列(二十四)-MATLAB粒子群(PSO)优化算法在电力系统中的应用程序集合

本文介绍了MATLAB实现的粒子群优化算法(PSO)在电力系统中的应用,通过模拟鸟群寻找食物的过程来解决寻优问题。详细阐述了算法原理,并展示了如何初始化粒子群、更新位置速度的步骤,以及使用示例代码。同时,给出了适应度评价函数Griewank函数的图形和表达式。

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前言

关于本文的详细代码参见:

粒子群算法多场景应用程序matlab源代码

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PSO算法就是模拟一群鸟寻找食物的过程,每个鸟就是PSO中的粒子,也就是我们需要求解问题的可能解,这些鸟在寻找食物的过程中,不停改变自己在空中飞行的位置与速度。大家也可以观察一下,鸟群在寻找食物的过程中,开始鸟群比较分散,逐渐这些鸟就会聚成一群,这个群忽高忽低、忽左忽右,直到最后找到食物。这个过程我们转化为一个数学问题。寻找函数y=1-cos(3*x)*exp(-x)的在[0,4]最大值。该函数的图形如下:

图片

算法原理

在交错并联变换器的设计中,若想得到优良的纹波特性和响应功能,各支路的交错触发脉冲需设计合理。

当x=0.9350-0.9450,达到最大值y=1.3706。为了得到该函数的最大值,我们在[0,4]之间随机的洒一些点,为了演示&#x

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