基于C&CG算法,我们针对两阶段微电网的鲁棒优化问题进行了研究。我们将优化目标分别设定为投资成本和运行成本,并采用了双层优化模型。通过将模型分解为主问题和子问题,并利用KKT条件对双层模型进行转化,我们能够更高效地求解该优化问题。我们使用MATLAB环境下的yalmip和cplex工具进行了求解。
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基础矩阵的计算是计算机视觉领域中一个非常重要的问题。针对如何去除异常数据、提高基础矩阵的估计精度,本文提出了基于分块的基础矩阵的鲁棒估计算法
为了在特征选择过程中得到较优的特征子集,结合标准化互信息和遗传算法提出了一种新的两阶段特征选择方法。该方法首先采用标准化的互信息对特征进行排序,然后用排序在前的特征初始化第二阶段遗传算法的部分种群,使
该代码用matlab实现了两阶段单纯形法的求解,只需要输入参数就可以了,注解很详细
描述由Prof. Herbert Bos创建的GNU/Linux ASLR绕过PoC,并于2008年最后一次更新。原始教程在学习本教程时,我注意到我的系统(vanilla Ubuntu 14.04 x
对微电网分析方法中的粒子群算法进行优化,解决局部最优收敛问题。从贝叶斯网络法(Bayesian Network,BN)角度出发,分析风能、光伏系统的概率分布情况,引入可再生因子和单位电力生产成本等系统
微电网的运行优化对其发展有着重要意义,通常是通过优化其可靠性与经济性来实现这一目标。本文提出了并网模式下考虑经济性、可靠性的微电网多目标优化调度模型,为了有效地解决所提出的模型,利用改进的随机漂移粒子
为合理安排微电网中分布式能源的出力,建立了以日电量成本最低、日温室气体排放量最少、全天中最大节点电压偏差最小为目标函数的微电网多目标运行优化模型,并采用克隆选择算法进行求解。在求解过程中,应用固定步长
提出了一个两阶段的多元时间序列异常检测算法。该算法通过有界坐标系统(BCS)技术计算多元时间序列样本之间的相似性,采用基于距离的方法实现异常检测。算法第一阶段采用K-means算法对数据进行聚类,并按
这是一篇期刊上的有关DCT的数字水印算法的鲁棒性测试结果论文.适合研究数字水印的参考
具有RIPS测量的基于RRNS的鲁棒测距算法
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