matlab粒子群适应度函数代码从中选择的代码：。 内容 1choice_DDM：Matlab的功能是将单选漂移扩散模型拟合到错误检测/响应时间数据中（例如，在纸上）。 顶级功能是FIT_diffusion_model_PSO_SS.m 。 通过粒子群优化（）进行的优化。 由于单选DDM没有已知的解析解决方案，因此通过蒙特卡洛模拟生成的给定参数集的模型预测。 代码包括可选的累加器泄漏，边界崩溃和错误前累加开始参数，我当时使用这些参数，但出于各种原因未在本文中包括。 NB仿真代码根本没有优化-这是我第一次进行建模，效率很低：-DA少量的工作将大大加快仿真速度。 执照 特此免费授予获得此软件和相关文档文件（“软件”）副本的任何人无限制地处理软件的权利，包括但不限于使用，复制，修改，合并的权利，发布，分发，再许可和/或出售本软件的副本，并允许提供软件的人员这样做，但须满足以下条件：上述版权声明和本许可声明应包含在所有副本中或本软件的实质部分。 如果您使用软件进行自己的研究，请引用该论文。 本软件按“原样”提供，不提供任何形式的明示或暗示担保，包括但不限于对适销性，特定目的的适用性和非侵权性的

利用matlab写了粒子群优化算法的一个脚本文件，每行代码都有详细注释，可以根据代码内容自行修改，实现自己需要的功能

里面包含粒子群算法的介绍说明，粒子群算法具体的实现过程和matlab程序代码

MATLAB实现粒子群算法，可以看到寻优的过程。并且在每句后都有注解。

对象为风电接入的IEEE33节点配电系统，已知风电分别接入在10节点（pw1）和17节点（pw2），采用粒子群优化算法求解无功补偿装置的最优补偿无功功率，使得系统的网损最小，潮流计算采用前推回代法。 目标函数：确定无功补偿装置接入系统的最优无功补偿注入功率使得系统的运行网损最小（程序中的注释有详细的说明）约束：无功出力上下限，关于粒子群迭代过程中，粒子位置越限处理注释中有说明。

通过利用最大类间方差法（OTSU）作为目标函数，结合智能优化算法中的粒子群优化算法（PSO）,来获得图像分割的多个阈值，且阈值个数可设定，效果较好。

配网重构中，很重要的一个约束条件为配网应随时保持开环、辐射的状态： 配电网系统是属于闭环设计但是开环运行的系统，因此，在开关的开闭过程中，随时保持配电网的开环状态时很重要。Mendoza等利用图论，尤其是基本环向量的方法，不仅仅有效地保持了网络的辐射性，还大大地节省了搜寻时间和空间。还有文献对如何利用基本环向量去创造可行解的规则进行了详细阐述，文 中定义了基本节点，外节点，内节点，环向量，基本支路向量以及禁止的组向量 避免不可行解。本文中，应用了一个更加简单但同样有效的基于基本环向量的 方法保持配电网的开环 ———————————————— 版权声明：本文为CSDN博主「电力程序小学童」的原创文章，遵循CC 4.0 BY-SA版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明。 原文链接：https://blog.csdn.net/zhangxd212489/article/details/122291721

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