基于基于遗传算法matlab优化程序

基于遗传算法的电力系统无功优化程序，可以帮您更好的进行电力系统的优化，使用标准的MATLAB程序

function [bestmembestvalnfeval] = devec3（fnameVTRDXVminXVmaxyNPitermaxFCRstrategyrefresh）;
% minimization of a user-supplied function with respect to x（1:D）
% using the differential evolution （DE） algorithm of Rainer Storn
% （http://www.icsi.berkeley.edu/~storn/code.html）
% 
% Special thanks go to Ken Price （kprice@solano.community.net） and
% Arnold Neumaier （http://solon.cma.univie.ac.at/~neum/） for their
% valuable contributions to improve the code.
% 
% Strategies with exponential crossover further input variable
% tests and arbitrary function name implemented by Jim Van Zandt 
%  12/97.
%
% Output arguments:
% ----------------
% bestmem        parameter vector with best solution
% bestval        best objective function value
% nfeval         number of function evaluations
%
% Input arguments:  
% ---------------
%
% fname          string naming a function f（xy） to minimize
% VTR            “Value To Reach“. devec3 will stop its minimization
%                if either the maximum number of iterations “itermax“
%                is reached or the best parameter vector “bestmem“ 
%                has found a value f（bestmemy） <= VTR.
% D              number of parameters of the objective function 
% XVmin          vector of lower bounds XVmin（1） ... XVmin（D）
%                of initial population
%                *** note: these are not bound constraints!! ***
% XVmax          vector of upper bounds XVmax（1） ... XVmax（D）
%                of initial population
% y		        problem data vector （must remain fixed during the
%                minimization）
% NP             number of population members
% itermax        maximum number of iterations （generations）
% F              DE-stepsize F from interval [0 2]
% CR             crossover probability constant from interval [0 1]
% strategy       1 --> DE/best/1/exp           6 --> DE/best/1/bin
%                2 --> DE/rand/1/exp           7 --> DE/rand/1/bin
%                3 --> DE/rand-to-best/1/exp   8 --> DE/rand-to-best/1/bin
%                4 --> DE/best/2/exp           9 --> DE/best/2/bin
%                5 --> DE/rand/2/exp           else  DE/rand/2/bin
%                Experiments suggest that /bin likes to have a slightly
%                larger CR than /exp.
% refresh        intermediate output will be produced after “refresh“
%                iterations. No intermediate output will be produced
%                if refresh is < 1
%
%       The first four arguments are essential （though they have
%       default values too）. In particular the algorithm seems to
%       work well only if [XVminXVmax] covers the region where the
%       global minimum is expected. DE is also somewhat sensitive to
%       the choice of the stepsize F. A good initial guess is to
%       choose F from interval [0.5 1] e.g. 0.8. CR the crossover
%       probability constant from interval [0 1] helps to maintain
%       the diversity of the population and is rather 

 属性            大小     日期    时间   名称
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     文件      13663  2006-04-16 06:41  基于遗传算法matlab优化程序\devec3.m

     文件        428  2006-04-16 06:42  基于遗传算法matlab优化程序\rosen.m

     文件       1691  2006-04-16 06:42  基于遗传算法matlab优化程序\run1.m

     文件        784  2006-04-16 06:42  基于遗传算法matlab优化程序\run2.m

     文件       5825  2006-04-16 06:42  基于遗传算法matlab优化程序\yue.m

     文件       5797  2010-04-08 21:32  基于遗传算法matlab优化程序\yue2.m

     目录          0  2010-04-14 13:35  基于遗传算法matlab优化程序

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