目录

1.算法概述

2.部分程序

3.算法部分仿真结果图

4.完整程序获取

CSDN用户：我爱C编程
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擅长技术：智能优化，路径规划，通信信号，图像处理，深度学习，控制器等。

1.算法概述

     PSO是粒子群优化算法（——Particle Swarm Optimization）的英文缩写，是一种基于种群的随机优化技术，由Eberhart和Kennedy于1995年提出。粒子群算法模仿昆虫、兽群、鸟群和鱼群等的群集行为，这些群体按照一种合作的方式寻找食物，群体中的每个成员通过学习它自身的经验和其他成员的经验来不断改变其搜索模式。。这里理论部分和论文《基于配电系统可靠性的开关优化配置研究》完全相同，项目就仿真代码的算法流程做简单的介绍。

传统的PSO如下：

本课题对PSO做了如下两点改进：

第一，引入惯性因子：

那么上面的式子可以表示为： 

第二，引入变异因子：

        PSO初始化为一群随机粒子（随机解）。然后通过迭代找到最优解，在每一次迭代中，粒子通过跟踪两个“极值”来更新自己。第一个就是粒子本身所找到的最优解，这个解叫做个体极值。另一个极值是整个种群目前找到的最优解，这个极值是全局机制。另外也可以不用整个种群而只是用其中一部分作为粒子的邻居，那么在所有邻居中的极值就是局部极值。

2.部分程序

..................................................................
popsize = 10;
num     = 5; 
%注意，如下两组参数，在实际中，可有配电网的公式得到，这里重点是对PSO在可靠性满足的情况下进行费用优化，故直接通过参数进行输入
%定义价格初始参数
%F = min(alpha*ASUI + beta*f);
%F           = [0.025,0.075,0.04,0.035,0.05];%计算f = CS + CM + CL
%CS开关设备投资费用
%CS开关设备投资费用
M = 5;            %开关类型的总数
N = [2 10 3 10 24];      %每个类型的开关的安装台数,该参数的设置和M值有关
Cs= [0.0003 0.0004 0.0005 0.0006 0.0005];%每个类型的开关的单价,该参数的设置和M值有关
i = 0.6;          %贴现率
P = [2 2 2 2 2];   %第j中开关的使用寿命,该参数的设置和M值有关
for j = 1:MCS_sub(j) = N(j) * Cs(j) * ( ((1+i)^P(j))*i )/( ((1+i)^P(j)) - 1 );
end
CS = 0;
for j = 1:MCS = CS + CS_sub(j);%公式4.3
end
%CM
%CM
Cso = 0.1;%投资费用
r   = 0.3; %运行费用所在投资费用的比例
CM = Cso * r;
%CL
%CL
%系统年停电损失费用
LP = num;
T  = 4;
for i = 1:LPfor j = 1:TEENS(i,j) = 0.05*N(i)*rand(); C(i,j)    = 0.05*rand(); end
end
for i = 1:LPfor j = 1:TCL_sub(i,j) = EENS(i,j)*C(i,j);    endCL(i) = sum(CL_sub(i,:));
end
for i = 1:LPf(i) = CS  + CM + CL(i);
end%ASUI
NT = 1000;
for i = 1:LPU(i) = round(100*rand);ASUI(i) = U(i)*N(i)*100 / NT/8760; 
end
alpha = 0.5;
beta  = 0.5;
for i = 1:LPF(i) = alpha*ASUI(i) + beta*f(i);
end%在不同价格指数下的可靠性指标
Reliability =[0.95,0.92,0.75,0.88,0.83];
F           = F';
r0          = 0.9;
Pop_sub     = zeros(popsize,num+2);                   
New_pop_sub = zeros(popsize,num+2);    
PSO_V         = zeros(popsize,num); 
%在论文中，这两个参数定义为2.05
c1          = 2.05;%加速度常数
c2          = 2.05;%加速度常数
MaxIteration= 50;%最大迭代次数
%最大最小速度
V_max       =  1;
V_min       = -1;
%最大最小个体
P_max       = 3;
P_min       = 0 ;
%% 粒子参数初始化
%粒子参数初始化，且初始化得满足可靠性指标
[BEST,Pop_sub,New_pop_sub] = PSO_initial(Pop_sub,New_pop_sub,popsize,num,Reliability,F,r0);%速度初始化
for i=1:popsizefor j=1:numPSO_V(i,j)=rands(1);end
end%% 主程序，通过PSO进行费用优化
ws = zeros(MaxIteration,1);for k=1:MaxIterationkws(k) = 0.9-0.5*k/MaxIteration;%惯性权重,对应论文公式4.17%最大值计算for i=1:popsize                                                      if Pop_sub(i,num+2) < New_pop_sub(i,num+2)  New_pop_sub(i,:) = Pop_sub(i,:);  endif New_pop_sub(i,num+2) < BEST(num+2)  BEST = New_pop_sub(i,:);  endend%将计算状态进行保存PSO_state(k,1) = k;PSO_state(k,2) = BEST(num+2);PSO_state(k,3) = min(Pop_sub(:,num+2));PSO_state(k,4) = max(Pop_sub(:,num+2));%更新位置与速度  for i=1:popsizefor j=1:num%更新速度,对应论文公式4.15PSO_V(i,j)     = ws(k)*PSO_V(i,j) + c1*rand*(New_pop_sub(i,j)-Pop_sub(i,j)) + c2*rand*(BEST(j)-Pop_sub(i,j)); %对速度进行限速if PSO_V(i,j) > V_maxPSO_V(i,j) = V_max;%小于最大速度endif PSO_V(i,j) < V_minPSO_V(i,j) = V_min;%大于最小速度    end            %更新位置,对应论文公式4.16Pop_sub(i,j) = Pop_sub(i,j)+PSO_V(i,j);                           %粒子变异tmp{k} = Pop_sub(i,j);if k > 1%随机选择两个点作为父母点p = rand(1,1);            Pop_sub(i,j) = p*tmp{k-1} + (1-p)*tmp{k-1};end%由父母例子产生子例子，并带有5%的变异概率if rand>0.95%变异Pop_sub(i,j) = 0.3*rand;end           Pop_sub(i,j)=(Pop_sub(i,j));if Pop_sub(i,j) > V_maxPop_sub(i,j) = V_max;endif Pop_sub(i,j) < V_minPop_sub(i,j) = V_min;  end           endend%保证可靠性的要求，同时计算价格for i=1:popsize,Pop_sub(i,num+1)=1;for j=1:numPop_sub(i,num+1)=Pop_sub(i,num+1)*(1-(1-Reliability (j))^Pop_sub(i,j));end%保证可靠性要求if Pop_sub(i,num+1)