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2、内容说明
先用遗传算法优化RBF的权重系数，然后用RBF来做个控制器，查看效果
遗传算法、RBF控制、优化
3、仿真分析
4、参考论文文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-719004.html
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以下内容大部分来源于《MATLAB智能算法30个案例分析》，仅为学习交流所用。 遗传算法是一种借鉴生物界自然选择和进化机制发展起来的高度并行、随机、自适应的全局优化概率搜索算法。由于优化时不依赖于梯度，具有很强的鲁棒性和全局搜索能力
微电网优化是指通过对微电网系统中各个组件的运行状态进行监测和调节，以实现微电网系统的高效运行和能源利用的最大化。微电网是由多种能源资源（如太阳能、风能、储能等）和负载（如建筑、工业设备等）组成的小型电力系统，可以独立运行或与主电网互联。微电网
BP网络是一类多层的前馈神经网络。它的名字源于在网络训练的过程中，调整网络的权值的算法是误差的反向传播的学习算法，即为BP学习算法。BP算法是Rumelhart等人在1986年提出来的。由于它的结构简单，可调整的参数多，训练算法也多，而且可操作性好，BP神经网
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作者在前面的文章中介绍了两种经典的优化算法——遗传算法(GA)和粒子群算法(PSO)，这些智能优化算法解决问题的方式和角度各不相同，都有各自的适用域和局限性，对智能优化算法自身做的改进在算法性能方面得到了一定程度的提升，但算法缺点的解决并不彻底。 为了克服
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目录 1 主要内容 2 部分程序 3 程序结果 4 下载链接 该程序采用自适应遗传算法优化分布式电源的配置问题，以投资运行成本、网络损耗成本、购电成本和碳排放成本之和作为优化目标，潮流计算采用前推回代法进行计算，程序不止复现了参考文献的33节点系统，同时也
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