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改进粒子群算法

在V2G调度中的应用介绍各种算法比较基本粒子群算法改进的粒子群算法下一阶段主要工作1几种常见优化算法优缺点2基本粒子群算法(PSO) 粒子群优化算法基本思想是受许多鸟类的群体行为进行建模与仿真研究结果的启发，其模型以及仿真算法主要是利用了生物学家Hepper的模型。PSO算法是一类随机全局搜索技术，通过粒子个体综合历史信息和社会信息发现复杂搜索空间中的最优区域。2.1算法基本思路搜索空间D维，群体规模m，第i个粒子的位置矢量第i个粒子的飞行速度矢量根据适应值函数计算每个粒子当前适应值衡量粒子的优劣，得到当前粒子最优位置为整个粒子群迄今为止搜索到的最优位置（即中的最优位置）为

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