梯级水电站不仅要满足电力系统运行要求,还要考虑发电和用水之间的协调,才能使综合效益最大化。提出一种兼顾年发电量和运行成本的梯级水电站长期多目标优化调度新模型。通过分别求解各个单目标优化问题和定义各单项目标的隶属度函数,把多目标问题模糊化;采用对各单项目标优化的目标值在一定范围内伸缩的方法来体现决策者的主观意愿;利用模糊最大满意度方法把多目标优化问题转化为单目标非线性规划问题;并构建了一种动态调整惯性因子的自适应粒子群算法。仿真计算验证了模型的正确性和求解方法的可行性,多目标模型比单目标模型获得了更佳的综合效益,模糊优化处理方法避免了目标权重选取的人为任意性,同时自适应粒子群算法计算速度快、收敛精度高。

遗传算法matlab初始化代码肌动蛋白 该存储库包含在 INFORMS Journal on Computing 上发表的题为“Integrating Individual and Aggregate Diversity in Top-N Recommendation”的论文中使用的源代码和数据集信息。 “Diversity3.m”：运行算法的主要脚本。 算法的参数应该在代码的前导中设置。 “mathProgFunc.m”：算法的数学编程部分。 为了运行代码 Gurobi 必须在计算机中安装并激活 Matlab 界面。 安装下面的实现后，可以使用代码第一行中的标志变量“isHungarian”激活 Bertsekas 的拍卖算法。 () “multioptions1.mat”：遗传算法的Matlab实现的选项文件。 “InputData.mat”：一个包含 100 个项目和 50 个用户的小样本数据集，由两个矩阵 dist（项目-项目距离矩阵）和 ratings_preds（用户-项目评分预测）组成。 为了在不同的数据集上运行算法，应该使用适当的矩阵更新 InputData.mat 文

基于遗传算法的电力系统无功优化可用于简单的算法

基于遗传算法（GA）计算卸载策略的求解matlab代码

​ 程序名称：基于多目标粒子群算法的电力系统分布式电源选址定容 实现平台：matlab 简介：为更好地解决分布式电源选址定容问题，提出一种改进的多目标粒子群算法。考虑投资成本、网损以及电压稳定性三因素建立了一个三目标的数学模型，并采用上述多目标粒子群算法对模型求解。最后利用 IEEE－69节点系统仿真来验证所提算法在分布式电源选址定容方面的有效性。 具体细节可参考自动化与仪器仪表. 2021,(05)论文《基于多目标规划的分布式电源选址定容研究》 ​

matlab程序源码，可直接运行，并非完全复现《分布式光伏储能系统的优化配置方法》仅供学习交流。考虑分布式光伏储能系统的优化配置方法，采用双层模型求解 上层决策储能系统配置容量用遗传/粒子群算法求解

基于matlab遗传算法求解峰谷分时电价电动汽车充电负荷优化问题

In matlab, the optimization process based on BP neural network combined with genetic algorithm includes the problem description of text documents.

设计了基于标准差分进化算法differential evolution, DE与遗传算法genetic algorithm, GA的混合差分进化算法hybrid DE, HDE, 同时用典型的测试函数对HDE进行性能测试。针对旅行商问题traveling salesman problem, TSP的求解难题, 给出了采用位置—次序转换策略和HDE的有效求解方法, 并测试了Oliver 30个城市的TSP。仿真结果表明, 与DE和GA相比, HDE的优势在收敛率、平均最优解以及耗时上都很明显, 证明了HDE在解决TSP问题上的有效性和稳定性。

研究高尔夫球在任何 3D 表面上弹跳和滑动的动力学。 使用遗传算法的轨迹优化。 有关更多信息，请参阅 github。