Matlab|基于自适应遗传算法的分布式电源优化配置

% 初始化参数
populationSize = 50; % 种群大小
maxGenerations = 100; % 最大进化代数
crossoverRate = 0.7; % 交叉率
mutationRate = 0.01; % 变异率
 
% 初始化种群
population = randi([1 100], populationSize, 1);
 
% 计算适应度
fitness = your_fitness_function(population);
 
% 进化代数循环
for generation = 1:maxGenerations
    % 选择操作
    offspring = selection(population, fitness);
    
    % 交叉操作
    offspring = crossover(offspring, crossoverRate);
    
    % 变异操作
    offspring = mutation(offspring, mutationRate);
    
    % 更新种群和适应度
    [population, fitness] = updatePopulation(population, offspring);
end
 
% 最后一代是优化后的结果，可以在这里添加代码来使用最优解配置电源
% 例如，使用电源控制硬件设备
useBestSolution(population(1), your_solution_application_function);

这个代码示例展示了如何在MATLAB中实现一个简化的自适应遗传算法流程，用于优化分布式电源的配置。在实际应用中，需要替换your_fitness_function, selection, crossover, mutation, 和 updatePopulation这几个函数，以及your_solution_application_function这个函数来适应具体的问题和环境。