本项目介绍如何运用蚁群优化算法对配电网进行高效重构，并提供详细的MATLAB实现代码，以降低网络损耗和提高供电可靠性。
配电网重构是电力系统优化的一个重要方面，旨在通过调整开关状态来改进网络结构，在保证供电可靠性和服务质量的同时降低运行成本并提高能源效率。蚁群算法（Ant Colony Optimization, ACO）因其全局寻优能力和并行处理特性而被广泛应用于此类问题中。
该算法模拟了自然界蚂蚁寻找食物时的信息素沉积和路径选择过程，可以用于配电网重构中的开关状态优化。MATLAB以其强大的数值计算与数据可视化功能成为实现这一算法的理想平台。
本项目涉及以下关键文件：
1. **PowerFlowCalc.m**：此函数负责计算不同开关状态下配电网络的潮流分布情况，包括电压、电流和功率等重要参数。
2. **RunLength.m**：可能用于分析重构后电网运行状态的时间长度或性能指标，有助于评估重构效果及稳定性。
3. **InputData.m**：包含配电网拓扑结构信息、初始开关位置、负荷数据以及发电机详情的输入文件。准确的数据输入是整个过程的第一步且极为关键。
4. **Restore_ACO.m**：主要实现蚁群算法的部分，定义搜索空间、初始化参数设置及迭代规则，并根据信息素浓度和启发式信息更新选择策略以逼近最优解。
5. **ObjectFun.m**：包含评价重构效果的指标函数，如降低线损、改善电压质量和增强可靠性等。目标是通过优化这些指标来寻找最佳网络配置方案。
对于本科或硕士阶段的学生而言，本项目能够帮助他们深入了解配电网重构原理，并掌握蚁群算法在处理复杂优化问题中的应用方法。同时，借助MATLAB代码实现还能提升编程能力和解决问题的技巧，为将来的研究与工程实践奠定坚实的基础。如果在使用过程中遇到任何运行上的困难，则建议参考相关文档或直接联系作者以确保程序顺利执行。
5星
