【微电网优化】基于粒子群算法求解冷热电联供综合能源系统多目标运行优化问题含Matlab源码

骨架差分进化算法能够较好规避差分进化算法控制参数和变异策略选择问题。针对基于双变异策略的经典骨架差分算法（MGBDE）没有根据个体进化差异选择适合的变异策略和考虑早熟收敛的问题，提出一种改进算法。该算法引入变异策略选择因子，并借鉴自适应差分进化算法的设计思想，将选择因子随个体共同参与进化，使个体执行当前最为适合的变异策略，克服原始算法进化过程的盲目性，同时选择因子的动态自适应特性保持了骨架算法近似无参数的优点；该算法加入停滞扰动策略，降低陷入局部最优的风险。采用18个标准测试函数进行实验，结果表明，新算法在收敛精度、收敛速度和顽健性上整体优于多种同类骨架算法以及知名的差分进化算法。

电力系统预测和优化方向研究生必备matlab-yalmip代码！！祝您快速入门，早日发paper！！！！【不断更新】 读文章是复现文章的第一步，读有代码文章可以事半功倍！而复现一篇文章是写文章的前提。 这里献上电力系统优化调度与预测方向研究生必备matlab-yalmip代码！！祝您快速入门，早日发paper！ 包含需求响应/两阶段鲁棒优化/微电网经济调度/综合能源系统/低碳调度/碳交易/综合需求响应/电动汽车/多时间尺度/智能算法/配电网最优潮流/无功优化/共享储能/分布式算法/主从博弈/合作博弈等文献复现matlab代码 以下代码除特殊说明，均为matlab-yalmip-cplex/gurobi编写与运行

粒子群算法PSO优化支持向量机回归算法SVR，python写，自带数据集

针对求解资源受限项目调度问题（RCPSP），提出了基于差分进化（DE）的混合粒子群算法（PSODE）。通过在PSO种群和DE种群之间建立一种信息交流机制，使信息能够在两个种群中传递，以避免个体因错误的信息判断而陷入局部最优点。采用标准测试函数和具体算例进行检验，结果表明PSODE算法可以较好地解决RCPS问题。

在对实际生产部门工艺流程和排产方式进行分析的基础上,建立有关模型,提出基于遗传算法的优化计算方法,并将其应用于生产调度系统中,对生产线上排产调度进行优化,取得令人满意的效果。该方法对解决实际优化调度问题以及现场人员的实际生产调度工作,都具有一定指导意义。

随着间歇性电源(分布式风电、光伏)在中、低压配电网中渗透率的提高，多个微电网可能共存于一个区域配电网中，各微电网间能量互济与协调控制的微电网群技术开始引起广泛的关注。以微电网研究为基础，分析了微电网群的典型特征及拓扑结构。以微电网群功率波动为研究对象，建立了微电网群功率波动熵值的动态调度模型，采用量子粒子群优化算法进行求解实现优化控制。仿真结果验证了所提微电网群功率优化控制方法的正确性和有效性。

改进的粒子群算法，适合需要用到PSO的朋友参考下，推荐下载

基于粒子群算法的移动机器人路径规划，可直接运行，障碍物比较简单，可以自己做调整，程序还不错

提出一种定向多尺度变异克隆选择优化算法. 为了实现抗体间信息共享, 算法利用定向进化机制引导抗体向着抗体群最优解区域逼近. 采用多尺度高斯变异机制, 在算法初期利用大尺度振荡变异实现了全局最优解空间的快速定位. 随着适应值的提升, 小尺度变异会随之减低, 使得算法在进化后期通过小尺度变异完成局部精确解的搜索. 将算法应用到5 个经典函数优化问题, 结果表明, 该算法不仅具有更快的收敛速度, 而且全局解搜索能力和稳定性均有显著提高.