文献实现的多目标粒子群算法优化分布式发电选址代码

资 源 简 介

文献实现的多目标粒子群算法优化分布式发电选址代码

详 情 说 明

多目标粒子群算法（MOPSO）为解决分布式发电选址问题提供了高效的优化思路。该算法通过模拟鸟群觅食行为，在选址问题中同时优化多个冲突目标（如投资成本、供电可靠性、环境影响等）。

在具体实现中，每个粒子代表一个潜在的选址方案，其位置和速度在迭代中动态调整。采用非支配排序和拥挤度计算维护外部存档，确保解的多样性和收敛性。值得注意的是，算法引入了IDW（反距离加权）方法进行小区域方差对比，通过地理空间插值技术量化候选位置的邻域影响，弥补了传统权重分配方法的不足。

与理论分析相比，该实现通过小波分析的盲信号处理技术增强了噪声环境下的数据鲁棒性，而信道编码和调制模块的集成进一步验证了方案在通信约束条件下的适用性。整个框架在MATLAB中的轻量化实现，特别适合课程设计中快速验证多目标优化模型的可行性。