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资源介绍:
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和扩展。
**基于 Voronoi 图维诺图最小化围捕算法的电动汽车主动配电网电力系统规划**
一、引言
随着科技的发展，电动汽车（Electric Vehicles, EVs）日益普及，对于主动配电网（Active
Distribution Networks, ADNs）的管理与规划显得愈发重要。在此背景下，电力系统规划技
术正在寻求创新性的方法来解决电动汽车大规模接入带来的问题。本文旨在提出一种基于
Voronoi 图维诺图最小化围捕算法（Voronoi-Voronoi-based Minimum Enclosure Algorithm,
VMBMEA）的优化策略，以提高电力系统的稳定性和效率。
二、算法简介
在 Intercepting Rogue Robots 的算法研究中，存在一种基于 voronoi 图的最小化围捕算法，
该算法在多追捕者追捕多个逃逸者的场景中表现出色。本文将此算法应用于电动汽车与主动
配电网的交互中，以实现电力系统的优化管理。
三、Matlab 复现与注释
以下是关于该算法在 Matlab 中实现的一段示例代码及其注释：
```matlab
% 初始化设置：追捕者（EVs）和逃逸者（例如潜在的负载需求或资源等）的个数定义如下：
n_pursuers = 5; % 定义追捕者（EVs）的数量
n_evaders = 3; % 定义逃逸者（负载需求）的数量
% 定义场景中每个元素的初始位置（以坐标表示）
initial_positions = [...]; % 填入追捕者和逃逸者的初始位置坐标
% 基于 Voronoi 图的围捕算法计算
% 初始化 Voronoi 图，根据位置和数量进行计算
voronoi_map = calculate_voronoi(initial_positions);
% 算法迭代过程开始，此处省略了详细的迭代逻辑和条件判断，仅以伪代码表示：
while (not all evaders captured) {
% 根据 Voronoi 图计算每个追捕者的最优移动方向和速度
optimal_move = calculate_optimal_move(voronoi_map, n_pursuers, n_evaders);
% 更新追捕者的位置并计算对 Voronoi 图的影响（可能需要额外的坐标转换等）
updated_positions = update_positions(pursuers_current_positions, optimal_move);
updated_voronoi_map = update_voronoi(voronoi_map, updated_positions);
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