Matlab研究室上传的视频均有对应的完整代码，皆可运行，亲测可用，适合小白；
1、代码压缩包内容
主函数：main.m；
调用函数：其他m文件；无需运行
运行结果效果图；
2、代码运行版本
Matlab 2019b；若运行有误，根据提示修改；若不会，私信博主；
3、运行操作步骤
步骤一：将所有文件放到Matlab的当前文件夹中；
步骤二：双击打开main.m文件；
步骤三：点击运行，等程序运行完得到结果；
4、仿真咨询
如需其他服务，可私信博主或扫描视频QQ名片；
4.1 博客或资源的完整代码提供
4.2 期刊或参考文献复现
4.3 Matlab程序定制
4.4 科研合作
2024-04-29 13:48:31
2.33MB
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二进制粒子群优化算法主代码， 其中bpso_project函数为特征子集评价函数， 对接自己的数据集与评价函数即可使用。
2023-04-17 15:11:42
2KB
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可中断负荷是非常重要的需求侧资源.本文对于在保证系统安全的前提下进行可中断负荷的优化调度,基于二进制粒子群优化算法(BPSO)分时段优化调度特性不同的多个可中断负荷,以满足系统各时段削减容量的需求,同时满足可中断负荷的运行约束条件,并使供电公司支付的补偿费用最小以及执行中断的次数最少.使用加权的处理方法把可中断负荷优化调度的多目标优化问题简化为单一的目标函数,经实例验证基于BPSO的优化算法对可中断负荷的优化调度是有效的.
2023-04-07 15:23:42
936KB
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为了达到配电网重构策略多目标优化的目的，采用随机权重的方法来构建目标函数。为了满足配电网在不同运行状态下的不同重构目标，各指标在目标函数中的权重会根据电网的运行状态动态调整。为解决二进制粒子群优化(binary particle swarm optimization，BPSO)算法求解速度慢的问题，提出了改进型BPSO算法。改进型算法可以将处于风险状态的设备快速转移到供电线路末端，从而提高系统的稳定性。最后，以IEEE 33节点系统为例进行仿真验证，将改进型BPSO算法和已有的3种算法进行对比，验证了改进算法具有计算时间短、网络损耗小、最大供电能力高等优点。
2023-04-06 17:29:23
1.24MB
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配电网重构是指在满足配电网运行基本约束的前提下，通过改变配电网中一个或多个开关的状态对配电网中一个或多个指标进行优化。
本代码以一种改进二进制粒子群算法为例，进行配电网的重构研究。本代码目标函数为配电网有功网损最小，可自行修改为其他函数。
传统二进制粒子群算法容易陷入局部最优。针对这一问题，本代码从两个方面进行改进：1.初始化和更新粒子时考虑配电网拓扑约束以缩小粒子搜索范围，增强算法收敛能力；2.加入变异的机制。
采用IEEE33节点系统作为算例，算法运行时重构过程通过动画进行动态显示；运行结束后输出重构前后系统节点电压的对比曲线图。
2022-10-07 16:56:00
9KB
由于用PSO进行机器人路径规划的研究尚局限于用连续模型规划连续描述的环境中的路径，使算法受到一定的局限性。为此，研究了一种全新的基于栅格法的机器人路径规划二进制粒子群算法。首先用栅格法描述机器人工作环境，在此基础上，将机器人路径表示为粒子位置的二进制编码，并以路径长度为适应值，产生初始种群后，再对粒子位置和速度进行更新，经过多次迭代，即可获得从起始点到目标点的一条全局最优路径。该方法模型简单，算法复杂度低，收敛速度快，计算机仿真实验证明了该方法的有效性和先进性。
2022-05-23 15:26:19
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Binary Particle Swarm Optimization for Feature Selection：简单算法展示了如何在特征选择问题中使用二进制粒子群优化（BPSO）。-matlab开发
用于特征选择任务的简单二元粒子群优化（BPSO），可以选择潜在特征以提高分类精度。
演示了一个示例，该示例说明了如何使用具有分类错误率的BPSO（由KNN计算）作为使用基准数据集进行特征选择问题的适应度函数。
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2022-05-15 11:35:47
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