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【分布式电源定容选址优化】利用MATLAB中的模拟退火与粒子群算法进行选址规划【附带Matlab源码 11181期】.mp4

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简介:
本视频深入探讨了如何运用MATLAB软件结合模拟退火和粒子群算法,解决分布式电源的定容及最优选址问题。提供详尽实例与代码支持(Matlab源码),适合研究者与工程师参考学习。 海神之光上传的视频是通过完整代码运行产生的,并且这些代码都可以成功执行,适合初学者使用。 1. 视频展示了主函数main.m以及其它m文件中的调用函数内容;无需单独运行其他m文件。 2. 本项目在Matlab 2019b版本上测试通过。如果遇到问题,请根据提示进行修改或寻求帮助。 3. 运行步骤: - 将所有相关文件放置到当前的MATLAB工作目录中; - 打开main.m文件; - 点击运行按钮,等待程序执行完毕以获取结果。 4. 若需进一步的服务或咨询,请联系博主。具体服务包括但不限于博客或资源完整代码提供、期刊论文复现、Matlab编程定制及科研合作等。

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  • MATLAB退Matlab 11181】.mp4
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    本视频深入探讨了如何运用MATLAB软件结合模拟退火和粒子群算法,解决分布式电源的定容及最优选址问题。提供详尽实例与代码支持(Matlab源码),适合研究者与工程师参考学习。 海神之光上传的视频是通过完整代码运行产生的,并且这些代码都可以成功执行,适合初学者使用。 1. 视频展示了主函数main.m以及其它m文件中的调用函数内容;无需单独运行其他m文件。 2. 本项目在Matlab 2019b版本上测试通过。如果遇到问题,请根据提示进行修改或寻求帮助。 3. 运行步骤: - 将所有相关文件放置到当前的MATLAB工作目录中; - 打开main.m文件; - 点击运行按钮,等待程序执行完毕以获取结果。 4. 若需进一步的服务或咨询,请联系博主。具体服务包括但不限于博客或资源完整代码提供、期刊论文复现、Matlab编程定制及科研合作等。
  • 【微量确(含MATLAB).zip
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    本资源提供了一种基于粒子群算法的微电网中分布式电源的最优选址及容量配置方法,附有详细的MATLAB实现代码。 智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理以及路径规划等多种领域的Matlab仿真。还包括无人机相关技术的仿真研究。
  • 多目标_退Matlab_退_Matlab
    优质
    本资源提供了一套基于MATLAB环境下的多目标选址问题解决方案,采用模拟退火(SA)算法进行优化求解。通过灵活调整参数,可以有效解决复杂条件下的设施选址难题。 多等级设施选址的模拟退火算法在Matlab中的实现。目标函数已简单列出,可以自行进行调整和优化。
  • 基于改良尋求
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    本研究提出了一种改进的粒子群算法,用于分布式电源的最优选址和容量规划,旨在提高电力系统的效率和可靠性。 针对配电网中的分布式电源选址与定容问题,本段落构建了一个目标函数模型,该模型考虑了分布式电源的运行维护成本、环境影响费用以及网损费用,并加入了潮流约束、电压限制及系统容量限制等条件作为优化算法的约束因素。通过改进粒子群优化方法的应用,确定最佳分布式电源位置和安装规模。在33节点配电系统的仿真计算中,该研究成功找到了较为合理的分布式电源配置方案。
  • 位置择】退解决量和位置确问题MATLAB.pdf
    优质
    本PDF文档提供了一套基于MATLAB的代码解决方案,运用模拟退火及粒子群算法来优化分布式电源的位置选择及其容量配置,旨在提高电力系统效率。 【优化选址】基于模拟退火结合粒子群算法求解分布式电源定容选址问题的MATLAB源码文档提供了利用先进的混合智能算法解决复杂工程问题的方法。该方法综合了模拟退火算法与粒子群算法的优点,适用于电力系统中分布式电源的最佳容量和位置选择问题的研究与实践。
  • 基于多目标量确MATLAB程序)
    优质
    本研究提出了一种基于多目标粒子群优化算法的方法,用于解决分布式能源系统的最优选址及容量配置问题,并提供了相应的MATLAB实现代码。 本研究采用粒子群算法对电力节点进行选址定容,并通过该方法进行了电力系统潮流计算以减少电网的网络损耗。关键词包括:热电联产系统、综合能源系统、多能流、定容选址及优化配置等,适用于粒子群算法和综合能源系统的相关领域研究者参考学习。
  • 【路径MATLAB人工蜂避障最短路径Matlab 124】.mp4
    优质
    本视频讲解如何运用MATLAB软件结合人工蜂群与粒子群算法,实现高效的避障最短路径规划,并提供相关代码供学习参考。 在上发布的“佛怒唐莲”系列视频中的每个教程都附有完整的可运行代码包,适合编程初学者使用。 1. **压缩包内容**:主函数为`main.m`文件;其余调用的函数存储于其他`.m`文件中。无需修改或单独处理任何运行结果效果图。 2. **软件版本要求**: 请确保您的Matlab环境是2019b版,若遇到问题,请根据提示信息进行相应的调整。 3. **操作步骤**: - 将所有文件放置到当前的MATLAB工作目录中; - 双击打开`main.m`主函数文件; - 点击运行按钮开始程序执行,并等待直至得到最终结果。 4. **仿真咨询与服务提供** 如果您需要更多帮助或定制化服务,可以: 1. 要求博客和资源的完整代码 2. 复现期刊论文或其他参考文献中的Matlab程序 3. 定制特定功能需求的MATLAB程序 4. 寻求科研合作机会
  • 解决物流Matlab.md
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    本Markdown文档提供了基于粒子群算法解决物流中心选址问题的详细步骤和MATLAB实现代码,旨在通过优化布局降低物流成本。 【布局优化】基于粒子群求解物流选址matlab源码 本段落档提供了使用粒子群算法解决物流中心选址问题的MATLAB代码实现。通过优化模型中的变量布局,可以有效提高物流网络的整体效率与成本效益。详细介绍了如何利用粒子群优化(PSO)技术进行复杂环境下的设施定位决策过程,并附有相关参数设置及运行示例说明。
  • 【配网重构】运MATLABMATLAB 4219】.mp4
    优质
    本视频讲解如何利用MATLAB中的粒子群算法对配电网进行优化重构,包含详细步骤和实用的MATLAB源代码,帮助深入理解并实践配电网优化技术。 Matlab研究室上传的视频均有对应的完整代码供下载使用,并且这些代码均已通过测试可以正常运行,非常适合初学者。 1、代码压缩包内容包括: - 主函数:main.m; - 调用函数:其他m文件;无需单独运行。 运行后可查看到程序的执行结果与效果图。 2、该代码适用于Matlab 2019b版本。如果在运行过程中遇到问题,请根据提示进行相应修改,如有疑问可以联系博主寻求帮助。 3、操作步骤如下: - 步骤一:将所有文件放置于当前工作路径下; - 步骤二:双击打开main.m文件; - 步骤三:点击运行按钮等待程序执行完毕即可获取结果。 4. 若需要进一步的服务,如博客或资源的完整代码提供、期刊论文复现、Matlab项目定制开发或者科研合作等,请联系博主。
  • 遗传退
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    本研究结合遗传算法和模拟退火算法,旨在优化设施选址问题,通过智能计算方法寻求最优解,提高决策效率和精度。 通过举例分析结合遗传算法和模拟退火算法进行选址研究,并在MATLAB环境下编程实现。