基于matlab遗传算法的微网运行优化

考虑风、光、燃料电池等，利用matlab遗传算法对微网进行优化

function ret=Code（lenchrombound）
%本函数将变量编码成染色体，用于随机初始化一个种群
% lenchrom   input : 染色体长度
% bound      input : 变量的取值范围
% ret        output: 染色体的编码值

flag=0;
while flag==0
    pick=rand（1length（lenchrom））;
    ret=bound（:1）‘+（bound（:2）-bound（:1））‘.*pick; %线性插值
    flag=test（lenchromboundret）;             %检验染色体的可行性
end

 属性            大小     日期    时间   名称
----------- ---------  ---------- -----  ----
     目录           0  2018-04-27 16:15  遗传算法（重要）\
     文件         389  2013-06-28 22:36  遗传算法（重要）\Code.m
     文件        1393  2013-06-28 22:36  遗传算法（重要）\Cross.m
     文件        2801  2013-06-28 22:36  遗传算法（重要）\Genetic.m
     文件        1315  2013-06-28 22:36  遗传算法（重要）\Mutation.m
     文件         107  2013-06-28 22:36  遗传算法（重要）\PV.txt
     文件         850  2013-06-28 22:36  遗传算法（重要）\Select.m
     文件         140  2013-06-28 22:36  遗传算法（重要）\WT.txt
     文件        1487  2013-06-28 22:36  遗传算法（重要）\fun.m
     文件         269  2013-06-28 22:36  遗传算法（重要）\test.m
     文件         200  2013-06-28 22:36  遗传算法（重要）\典型日负荷.txt
     文件       17808  2013-06-28 23:12  遗传算法（重要）\出力图.fig
     文件         190  2013-06-28 22:36  遗传算法（重要）\电价.txt
     文件       10300  2013-06-28 23:19  遗传算法（重要）\电价SOC.fig