可以定义 角满足 ， 又可写成 ，同样再重复对 应用Grover操作( )L次,可用表示为：
 (7)
现假设典型的5*5格二维追捕试验中，分别采用Nash-Q算法和G-MAS算法，实验结果如图3所示：
图3 Nash-Q算法与G-MAS算法实验结果对比
实验结果表明多G-MAS算法的可行性，引入量子算法后，多Agent动作的执行概率采用振幅表示，策略协调交互使用量子纠缠态，大大缩减了通信开支。进而通过重复Grover操作，可以根据奖赏值强化相应动作的概率振幅，使任一状态以高概率转换到另一指定的基态，这样Agent的效率大大提高，同时也提高了数据传输速度，满足本系统控制要求。
4 案例分析
本文采用的算例里含有2个变电站，4个分布式能源， 8个分段器，4个联络开关，2个环网柜，9组负荷（其中重要负荷1个，敏感负荷1个，其余为普通负荷）。详细情况见图2。
图2 测试模型
本文分别以7作为测试点，对发生配电网极端事故时，测试点的电压变化情况。
 
图4 第7点电压变化曲线
5 结论
本文针对包含DG和特殊负荷的配电系统，提出总控Agent，微网Agent，线路Agent和单元Agent的分层结构，并建立基于G-MAS计及分布式电源配网协调控制模型。主要结论如下：
（1） 将引入量子理论的多Agent协调控制理论（G-MAS）应用到计及分布式电源配网协调控制系统中，提高MAS学习效率，进而提高系统响应速度。
（2） 本文提出的包含DG和多种负荷的配电系统协调优化控制策略，充分发挥了联网时DG在配网中的功率支持作用，尤其是孤岛运行时，DG发挥了极其重要的作用。
（3） 通过对测试模型的仿真，验证本策略的快速性和有效性。
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