GA-ANN Use genetic algorithm to optimize the backpropagation neural network. 简介：这是一个利用遗传算法实现BP人工神经网络的matlab代码，可用于实现2层（隐藏层数=1，不计输入层，则共2层）的BP-ANN。 原作者为： 由于云盘易失效，在此备份。

通过研究电力负荷预测中支持向量机的参数优化问题，将改进后新的粒子群算法导入支持向量机参数中，从而建立一种新的电力负荷预测模型（IPSO-SVM）。首先将支持向量机参数编码为粒子初始位置向量，然后通过对粒子个体之间信息交流、协作的分析找到支持向量机的最优参数，并针对标准粒子群算法的缺陷进行一定的改进，从而应用于电力负荷的建模与预测，最后通过仿真对比实验来测试它的性能。实验结果表明，这种新的电力负荷预测模型能够获得较高精度的电力负荷预测结果，大大减少了训练时间，能够满足电力负荷在线预测要求。

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基于二进制粒子群算法（BPSO）的计算卸载策略求解matlab代码

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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

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​ 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》 ​