【状态估计】基于二进制粒子群优化 （BPSO） 求解最佳 PMU优化配置研究【IEEE30、39、57、118节点】（Matlab代码实现）

clc
clear
close all
format shortG
commandwindow;
%% parameters setting 
nvar=30;   % number of variable
lb=0*ones(1,nvar); % lower bound
ub=1*ones(1,nvar);  % upper bound
popsize=1000; % population size
maxiter=1000; % max of iteation
c1=1;
c2=1;
damp=1;
%% initial population algorithm
tic
emp.var=[];
emp.fit=[];
emp.vel=[];
par=repmat(emp,popsize,1);
for i=1:popsize
    par(i).vel=lb+rand(1,nvar).*(ub-lb);
    R=rand(1,nvar);
    par(i).var=R>(1./(1+exp(-par(i).vel)));
    par(i).fit=IEEE_30_Bus(par(i).var);
end  
bpar=par;
[value,index]=min([par.fit]);
gpar=par(index);
%% main loop algorithm
BEST=zeros(maxiter,1);
for iter=1:maxiter
     for i=1:popsize
         par(i).vel=par(i).vel-...
                    c1*rand(1,nvar).*(bpar(i).var-par(i).var)-...
                    c2*rand(1,nvar).*(gpar.var-par(i).var);
        par(i).vel=par(i).vel*damp;        
        par(i).vel=min(par(i).vel,ub);
        par(i).vel=max(par(i).vel,lb);
        R=rand(1,nvar);
        par(i).var=R>(1./(1+exp(-par(i).vel)));
        par(i).fit=IEEE_30_Bus(par(i).var);
        if par(i).fit<bpar(i).fit
            bpar(i)=par(i);
            if bpar(i).fit<gpar.fit
                gpar=bpar(i);
            end
        end
     end
BEST(iter)=gpar.fit;
disp([ ' Iter = '  num2str(iter)  ' BEST = '  num2str(BEST(iter)) ])
end
%% results algorithm
disp([ ' Best Solution = ' num2str(find(gpar.var==1))]);
disp([ ' Best Fitness = ' num2str(gpar.fit)]);
disp([ ' Time = ' num2str(toc)]);
figure(1);
plot(BEST,'r');
xlabel('Iteration ');
ylabel(' Numbers of PMUs ');
legend('BEST');
title('BPSO');
gtext([' Best Solution =  ' num2str(find(gpar.var==1))   '   Best Fitness = ' num2str(gpar.fit) ] );