【代码】基于改进差分进化算法的微电网调度研究matlab
程序名称:基于改进差分进化算法的微电网调度研究
实现平台:matlab
代码简介:了进一步提升差分进化算法的优化性能,结合粒子群(PSO)算法的进化机制,提出一种混合多重随机变异粒子差分进化算法(DE-PSO)。所提算法不仅使用粒子群差分变异策略和DE/current-to-rand/1变异策略提高算法的全局探索能力和增加种群的多样性,而且还使用一种简单有效的扰动策略帮助粒子跳出局部最优值因而避免早熟收敛。选取5个基准测试函数的进行仿真实验。结果表明,DE-PSO算法在搜索精度和收敛速度都优于DE算法和PSO算法,同时,将所提算法应用到微电网能量调度效果也最优。
参考文献:《基于改进差分进化算法的微电网调度研究 》
数据分析与预测/数学建模竞赛数据分析题(数学建模竞赛懒人包/数学建模竞赛常用和创新代码全家桶/基于RBF径向基神经网络的多变量回归/基于VMD(变分模态分解)-SSA(麻雀搜索算法优化)-LSTM/基于EMD(经验模态分解)-KPCA(核主成分分析)-LSTM/基于减法平均优化器优化算法(SABO)-极限学习机(ELM)/基于改进莱维飞行和混沌映射粒子群优化算法(LPSO)-BP神经网络/基于融合正余弦和柯西变异的麻雀优化算法(SCSSA)-CNN-BiLSTM(双向长短期记忆网络)/基于LSTM-Adaboost/基于北方苍鹰算法(NGO)优化长短期记忆网络(LSTM)/CNN-GRU-Attention基于卷积神经网络和门控循环单元网络结合注意力机制的多变量回归预测/基于量子粒子群算法(QPSO)优化LSTM/基于算术优化算法(AOA)优化参数的随机森林(RF)六分类机器学习/基于PSO-Lssvm/基于多层前馈神经网络多输入二分类/基于分解法的周期性时间序列预测/基于ARIMA的差分平稳化时间序列预测/移动平均法+指数平滑法时间序列预测)高质量matlab代码【不断更新】
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各种最新智能优化算法(最新非动物园智能优化算法/带约束的群智能优化算法全家桶/改进粒子群优化算法及对比分析/基于黄金正弦和混沌映射思想的改进减法优化器算法)及应用【不断更新】
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