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代码如下：
流程图：
（1）模型参数初始化和算法初始化； （2）根据渗透电动汽车数量，初始化种群大小，即不同汽车的接入时刻，由目标函数计算IFFA算法适应度值，并记录相应的最优适应度值及最佳位置； （3）进入算法主循环，随机均匀分布产生新的解，并由新个体和原始个体进行萤火虫相对荧光亮度计算，r=||popnew-pop||，||*||为对应的模函数； （4）计算萤火虫个体的吸引度beta=beta0*exp(-gamma*r.^2)，gamma为光强吸收系数； （5）更新萤火虫的种群个体和适应度值，记录此时的最优给他zbest； （6）采用适应度变异，当pm=(1-(i-1)/(maxiter-1))^(1/Mutation)>rand时，采用自适应变异在解域内进行个体更新，并服从均匀分布；当pm=(1-(i-1)/(maxiter-1))^(1/Mutation)<=rand时，pop = pop + rand*(zbest-pop) ，其中Mutation为自适应变异系数,Mutation=0.1，pop为当前萤火虫个体，rand为随机数，i为当前迭代次数，itermax为设定的最大迭代次数； （7）比较更新萤火虫个体适应度值，并更新种群； （8）是否满足结束条件，如果不满足结束条件，则返回（3），否则退出循环，输出结果。
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发表于 2017-2-5 12:49:09
发表于 2017-2-19 16:05:39
