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Yalmip约束条件定义技巧 回顾: 可以使用矩阵拼接或 + 号定义约束，两种方法等价。 约束条件可以写成连续不等式形式。 Yalmip不支持严格不等式 < 或 >，否则会报错并弹出“猫猫图”。 进阶技巧: 利用逻辑运算符: and, or, not 可以构建复杂的约束条件。 利用

Yalmip决策变量进阶课后习题详解 本指南深入解析Matlab与Yalmip结合求解优化问题的第二章课后习题，提供详细解答与思路分析，助你掌握决策变量的高级应用。 习题解析 (在此处详细列出每道习题的解析步骤与答案) 进阶技巧 (此处列举与决策变量相关的进阶技巧与应用) 学习建议 (此处提供

Matlab+Yalmip优化问题系列博客第一章参考解答。测试1解如下优化问题：max z=3x1+x2 s.t. x1-x2≥-2 x1-2x2≤3 3x1+2x2≤14 x1≥0, x2≥0。测试2修复代码错误以正常求解优化问题。测试3利用Matlab+Yalmip解决工厂生产计划问题。

本研究针对电力系统中径向配电网的优化问题，提出了一种创新的两阶段启发式计算方法，旨在在最短的计算时间内完成网络的重新配置。在初始阶段，所有网络交换机都处于关闭状态，并采用有序的开关开闸策略，以实现接近最优的径向配置。随后的阶段中，通过选择一对交换机并交换其开/关状态，利用总线注入分支电流矩阵的数学模

电力系统的可靠性是电力行业关注的焦点，而智能电网技术的引入为提升配电网可靠性带来了新的可能性。本研究以自动重合闸与分布式发电机（DG）为关键要素，采用MATLAB代码进行配电网可靠性评估。智能电网的概念旨在构建自愈电网，能够有效应对中断问题，从而降低维修和损失成本。通过蒙特卡罗模拟方法，我们开发了针

现有的三维路径规划算法大多局限于二维平面或准二维规划，计算复杂度高且难以进行全局规划。本文提出了一种基于蚁群算法的三维路径规划方法，该方法利用蚁群算法的分布计算和群体智能特性，成功应用于水下机器人的三维路径规划。通过该方法，可以在已知三维地图中找到一条从出发点到目标点且避开障碍物的最优路径。首先介绍

本文围绕微电网中的能量失衡管理问题，从电力市场的角度进行深入研究。与传统电力网不同，微电网能从太阳能电池板和风力涡轮机等可再生能源中获取额外能源。然而，这些可再生能源的随机输入给供需平衡带来了困难。本研究针对这种间歇性功率输入提出了一种新的定价方案，并探讨了其具备的鲁棒性。该方案考虑了市场边际成本和

蚁群算法（Ant Colony Algorithm，ACA）是一种模拟进化算法，模拟了蚂蚁群体的觅食行为。它由意大利学者M. Dorigo等人于20世纪90年代初提出，用于解决旅行商问题（Traveling Salesman Problem，TSP）并获得了良好的实验结果。近年来，蚁群算法得到广泛研

模糊聚类是模式识别中一种重要的分析方法。随着研究范围的扩展，对聚类结果的要求也越来越高。一种基于遗传模拟退火的聚类算法，该算法将模拟退火算法和遗传算法结合起来，克服了传统遗传算法的早熟现象，并能更有效、更快速地收敛到全局最优解。该算法在模式识别中的应用具有很大潜力。通过设计适应度函数和遗传编码方式，

一份经济性考虑的储能运行优化的开源Matlab代码。代码的运行目标是最大化经济效益，并尝试了三种不同的策略搜索方法以求解储能最优运行策略，包括运行策略搜索、蒙特卡洛模拟法和fmincon函数优化方法。参考文献[1]和[2]提供了关于储能的实际运行策略和方法比较的研究。通过使用该代码，用户可以更好地了