故障定位基于粒子群实现配电网故障定位附matlab代码.zip

clc; clear ; global Ij; global Vmax; %允许误差 MaxNum=120; %粒子最大迭代次数 D=12; %粒子的维数 Particlesize=12; %粒子群规模 c1=2.1; %每个粒子的个体学习因子，也称为加速常数 c2=2.1; %每个粒子的社会学习因子，也称为加速常数 w=1; %惯性因子 Vmax=4; %粒子的最大飞翔速度 S_b=randi(Particlesize,D); %粒子所在的位置 V=Vmax*rand(Particlesize,D); %粒子的飞翔速度 Ij=[1 1 1 0 0 1 1 0 0 0 0 0];%FTU 反馈的值这里就是输入，请修改这里，看结果 fitness=F(S_b');%这里注意下，要转置 %inline定义的适应度函数会使程序运行速度大大降低 f=zeros(Particlesize); for i=1:Particlesize f(i)=F(S_b(i,:)); end personalbest_x=S_b;%这里是种群里的每个粒子都认为自己是最好的 personalbest_faval=f; [globalbest_faval]=min(personalbest_faval);%全局最优 globalbest_x=personalbest_x(i,:); k=1; Start=0; while k<=MaxNum Remember=globalbest_faval; for i=1:Particlesize f(i)=F(S_b(i,:));%计算适应度函数值 if f(i)<personalbest_faval(i) %判断当前位置是否是历史上最佳位置 personalbest_faval(i)=f(i); personalbest_x(i,:)=S_b(i,:); end end%这里就是把整个种群中的所有粒子都检查了一遍，保证当前最优 [globalbest_faval]=min(personalbest_faval);%更新种群最优 globalbest_x=personalbest_x(i,:); for i=1:Particlesize %更新粒子群里每个个体的最新位置 V(i,:)=w*V(i,:)+c1*rand*(personalbest_x(i,:)-S_b(i,:));... +c2*rand*(globalbest_x-S_b(i,:));%更新了速度 for j=1:length(Ij) if rand(1)<Sigmoid(V(i,j))%这里体现了速度决定位置 S_b(i,j)=1; else S_b(i,j)=0; end end end if globalbest_faval-Remember==0 Start=Start+1; if Start==20 disp(globalbest_x); break; end end k=k+1; end