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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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, y; @6 L+ U! h1 D) G+ g: G一、简介- `/ t5 N' ]) [0 ~
1 蚁群算法的提出) \( h- C# e+ I7 G% K6 r; Q: i
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。- v* m8 ]& s+ C- v- ~0 B( ^/ Y
% A0 J! \( ~+ A9 }9 X$ q
2 算法的基本原理
, t" e1 V: J" u/ ?. F9 c3 f
; h. U* _, V$ E( u+ X4 N5 z9 @$ g
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- D3 }: s6 ]6 w+ p+ W, E, A; j& |, Z( h( ]9 X) Y3 l
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1 n/ m9 K! u6 S7 b( X0 J

+ d2 }$ I# V# p+ E, p, L) v3 c
6 R  S' K/ W' A二、源代码8 w( B6 N7 {% X6 T- X

. ]* r$ q, I; N4 y' F5 q  l
  • %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]# w  _+ ?8 r4 y9 ?; g
     
( s4 k( Q  h" d& T; c/ p" T$ B1 ~/ {. ?9 t
三、运行结果
8 z# \" Y- s, d+ i- H2 o/ i3 A( M2 m' r  I4 k
$ r% `2 }, u0 G. D  ]$ Q( w" A5 t- D( p
  • 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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