如何利用粒子群算法在Matlab中实现配电网抢修选址优化问题的源码求解？

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1. 简介 基于粒子群算法求解配电网络优化选址问题。

2. 部分代码 python function DrawCircle(Circle1, Circle2, r, 3600, s) plot(model.trouble(1, :), model.trouble(2, :), 'rs', ... 'MarkerFaceColor', 'r', ... 'Marker', 'o')

1 简介

基于粒子群算法求解配电网抢修选址优化问题。

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2 部分代码

function DrawCircle(Circle1, Circle2, r, 3600, s)
plot(model.trouble(1, : ), model.trouble(2, : ),'rs',...
'MarkerFaceColor','r',...
'MarkerSize',4');hold on
for i=1:3
plot(ym(i*2-1),ym(i*2),'ko',...
'MarkerFaceColor','k',...
'MarkerSize',6);hold on % 抢修中心分布图 ，半径
x=ym(i*2-1);
y=ym(i*2);
r=model.point(4,i)*1000;
theta=0:2*pi/3600:2*pi;
Circle1=x+r*cos(theta);
Circle2=y+r*sin(theta);
plot(Circle1,Circle2,'b-','Linewidth',1);
axis equal
end
legend('故障点','抢修中心','供电半径');
title('抢修分布图');
xlabel('X/m','fontsize',15,'fontname','Times new roman');
ylabel('Y/m','fontsize',15,'fontname','Times new roman');

3 仿真结果

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4 参考文献

[1]李卫江, 郭晓汾, 张毅,等. 基于Matlab优化算法的物流中心选址[J]. 长安大学学报：自然科学版, 2006, 26(3):4.

博主简介：擅长智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真，相关matlab代码问题可私信交流。

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