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基于matlab蚁群算法配电网故障定位

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发表于 2021-3-30 09:53 | 只看该作者 |只看大图 回帖奖励 |倒序浏览 |阅读模式

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* W+ V# j  k( T& D
一、简介
$ s7 Y' L0 h! `) S" @/ [* v/ W1 蚁群算法的提出2 ]% o" S9 u! J4 _8 Z( j& Q6 ~0 `
蚁群算法(ant colony optimization, ACO),又称蚂蚁算法,是一种用来寻找优化路径的机率型算法。它由Marco Dorigo于1992年在他的博士论文中提出,其灵感来源于蚂蚁在寻找食物过程中发现路径的行为。遗传算法在模式识别、神经网络、机器学习、工业优化控制、自适应控制、生物科学、社会科学等方面都得到应用。( [. E# C  ?& u" Q* V, f
  m* D0 T! P3 `& }" l; |( U
2 算法的基本原理
  o& I# F3 n, p8 a3 ~
% s: Y/ Z' O6 b% O# f; S
4 C( Z4 q+ q1 z- S3 v + K$ g/ e  D& D1 I, d( G

$ i, w& A9 g8 Z$ H : @7 n7 E+ Q* b7 E& N# E5 U
2 S( L# U/ H$ ~3 \
2 E8 k8 R; _0 u# S. `4 A

6 O& f! C+ `% J5 U! l" M4 d* c二、源代码1 x% @$ C- a& b1 O
2 |$ I0 }( ]+ H- V
  • %function [bestroute,routelength]=Ant
  • clc
  • clear
  • tic
  • % 读入城市间距离矩阵数据文件
  • CooCity = load( 'CooCity.txt' ) ;% 城市网络图坐标数据文件,txt形式给出
  • NC=length(CooCity);           % 城市个数
  • for i=1:NC       % 计算各城市间的距离
  •     for j=1:NC
  •         distance(i,j)=sqrt((CooCity(i,2)-CooCity(j,2))^2+(CooCity(i,3)-CooCity(j,3))^2);
  •     end
  • end
  • % distance=xlsread('DistanceCity.xls');  % 城市间距离矩阵数据文件,excel形式给出
  • MAXIT=10;       % 最大循环次数
  • Citystart=[];         % 起点城市编号
  • tau=ones(NC,NC); % 初始时刻各边上的信息痕迹为1
  • rho=0.5;         % 挥发系数
  • alpha=1;         % 残留信息相对重要度
  • beta=5;          % 预见值的相对重要度
  • Q=10;          % 蚁环常数
  • NumAnt=20;         % 蚂蚁数量
  • %bestroute=zeros(1,48);  % 用来记录最优路径
  • routelength=inf;        % 用来记录当前找到的最优路径长度
  • for n=1:MAXIT
  •     for k=1:NumAnt       %考查第K只蚂蚁
  •         deltatau=zeros(NC,NC); % 第K只蚂蚁移动前各边上的信息增量为零
  •         %[routek,lengthk]=path(distance,tau,alpha,beta,[]);      %  不靠率起始点
  •         [routek,lengthk]=path(distance,tau,alpha,beta,Citystart);   % 指定起始点
  •         if lengthk<routelength   % 找到一条更好的路径
  •             routelength=lengthk;
  •             bestroute=routek;
  •         end
  •         for i=1:NC-1      % 第K只蚂蚁在路径上释放的信息量
  •             deltatau(routek(i),routek(i+1))=deltatau(routek(i),routek(i+1))+Q/lengthk;  % 信息素更新
  •         end
  •         %deltatau(routek(NC),1)=deltatau(routek(NC),1)+Q/lengthk;  %
  •     end
  •     length_n(n)=routelength;   % 记录路径收敛
  •     tau=(1-rho).*tau;  % 信息素挥发
  • end
  • %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
  • costtime=toc;
  • subplot(1,2,1),plot([CooCity(bestroute,2)],[CooCity(bestroute,3)],'-*')
  • subplot(1,2,2),plot([1:MAXIT],length_n,'-*')
  • [routelength,costtime]+ e! `2 }; L0 y* x2 D- b: A
     
6 k2 T7 q7 x  u- V, b( R$ m3 L- C9 E, F! h+ r3 v
三、运行结果
% h( i- y; P1 W4 x
: z, S" _+ t' D7 I- J
6 Q- G9 b& A) @1 ?$ n
  • TA的每日心情

    2019-11-29 15:37
  • 签到天数: 1 天

    [LV.1]初来乍到

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    发表于 2021-3-30 10:46 | 只看该作者
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