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1 内容介绍

为满足经济调度问题,本文提出以蜂群优化为基础的调度算法,形成个性化调度方案.算法通过模仿蜂群的“觅食”和“舞蹈”行为实现寻优操作,通过赋予蜜蜂不同的“信念”实现种群的多样化,通过将集聚约束以社会规范的形式融合到蜜蜂觅食过程中满足用户对调度的个性化要求,通过蜜蜂在舞蹈过程中展示行走路径和选择参考路径实现蜂群“经验”共享.对若干标准算例的测试结果及与其它算法的比较验证了本文算法的有效性.

2 部分代码

function out=MCalc(P,model)

alpha=model.Plants.alpha;

beta=model.Plants.beta;

gamma=model.Plants.gamma;

C=alpha+beta.*P+gamma.*P.*P;

% The Cost

CTotal=sum(C);

B=model.B;

B0=model.B0;

B00=model.B00;

% Power Loss

PL=P*B*P'+B0*P'+B00;

% All Powers

PTotal=sum(P);

% Power Demand

PD=model.PD;

PowerBalanceViolation=max(1-(PTotal-PL)/PD,0);

%% Violation

q=5; %Violation (more the better) 

%

z=CTotal*(1+q*PowerBalanceViolation);

out.P=P;

out.PTotal=PTotal;

out.C=C;

out.CTotoal=CTotal;

out.PL=PL;

out.PowerBalanceViolation=PowerBalanceViolation;

out.z=z;

end

3 运行结果

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