【精品代码】基于改进萤火虫算法的分布式电源选址定容研究：MATLAB仿真实例，MATLAB代码分享：基于改进萤火虫算法的分布式电源选址定容研究-IEEE33节点仿真

在MATLAB中，基于改进萤火虫算法的分布式电源选址和定容研究可以通过以下示例代码来实现：

% 引入需要的工具箱
addpath('path_to_your_fpa_toolbox'); % 替换为您的工具箱路径
 
% 初始化参数
numAgents = 30; % 萤火虫个体数量
dim = 2; % 问题的维度
itr = 500; % 最大迭代次数
nbrOfClusters = 2; % 要形成的簇的数量
 
% 初始化电源位置和定容
positions = initializega(numAgons, dim); % 初始化位置
powerCapacity = rand(numAgents, 1) * 100; % 随机初始化电源定容
 
% 迭代优化
for itr = 1:itr
    % 计算电网连接成本
    connectionCost = calculateConnectionCost(positions, powerCapacity, ...
                                            distributionSystemData);
 
    % 寻找最佳解
    [sol, bestCost] = findBestSolution(positions, connectionCost);
 
    % 更新电源位置和定容
    for i = 1:numAgents
        positions(i, :) = sol(i).position;
        powerCapacity(i) = sol(i).fitness;
    end
 
    % 如果满足收敛条件，则退出循环
    if bestCost < epsilon
        break;
    end
end
 
% 输出结果
disp('最佳电源位置：');
disp(positions);
disp('最佳电源定容：');
disp(powerCapacity);

在这个代码示例中，我们首先设置了基本参数，包括电源个体数量、问题的维度、最大迭代次数和要形成的簇的数量。然后，我们初始化电源位置和定容。在迭代优化过程中，我们计算电网连接成本，寻找最优解，并更新电源位置和定容。如果找到的最优解满足收敛条件，我们退出迭代过程，并输出最优的电源位置和定容。

请注意，这个示例假设initializega, calculateConnectionCost, findBestSolution等函数已经在您的工具箱中实现。实际使用时，您需要替换这些函数以适应您的特定问题和环境。