基于多目标遗传算法的分布式电源选址定容研究与MATLAB仿真平台实现，基于多目标遗传算法的分布式电源选址定容研究及MATLAB代码实现

由于原始代码较为复杂且涉及专业背景，我们将提供一个简化版本的核心函数示例，展示如何在MATLAB中定义和使用遗传算法来解决电源选址和定容的问题。

function [best_solution, best_fitness] = ga_power_optimization(params)
    % 初始化遗传算法参数
    population_size = params.population_size;
    generations = params.generations;
    crossover_probability = params.crossover_probability;
    mutation_probability = params.mutation_probability;
 
    % 初始化种群
    population = rands(population_size, 2); % 假设有2个目标
 
    % 计算初始适应度
    fitness = calculate_fitness(population);
 
    % 选择操作
    for generation=1:generations
        % 选择父代
        selected = selection(population, fitness);
        
        % 交叉操作
        offspring = crossover(selected, crossover_probability);
        
        % 变异操作
        mutated = mutate(offspring, mutation_probability);
        
        % 更新种群和适应度
        population = [selected; mutated];
        fitness = calculate_fitness(population);
        
        % 更新最佳个体
        [best_solution, best_fitness] = find_best(population, fitness);
    end
end
 
function calculate_fitness(population)
    % 根据population计算适应度
    % 这里是示例，应根据实际问题定义适应度函数
end
 
function selection(population, fitness)
    % 选择算子的实现
end
 
function crossover(population, crossover_probability)
    % 交叉算子的实现
end
 
function mutate(population, mutation_probability)
    % 变异算子的实现
end
 
function [best_solution, best_fitness] = find_best(population, fitness)
    % 寻找最佳个体
end

这个示例展示了如何定义一个遗传算法来优化电源选址和定容问题。在实际应用中，你需要定义适应度函数calculate_fitness，选择操作selection，交叉操作crossover，以及变异操作mutate。同时，你需要定义find_best来找到最佳个体。这个简化的代码示例提供了一个基本框架，你可以在此基础上根据具体问题进行更详细的实现。