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升级算法用于生成德布鲁因序列。

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简介：
我们提出了一种改进的生成de Bruijn序列的算法。具体而言，该算法利用已知的n级de Bruijn序列查寻表标签，通过一种合成策略构建出n+1级de Bruijn序列的查寻表标签。 进而，该算法能够有效地生成n+1级de Bruijn序列。实验验证表明，所提出的算法在实践中表现出良好的有效性。

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  • MATLAB代码实现：利用列约束生成法(CCG)解决两阶段鲁棒问题 关键词：两阶段鲁棒性 列约束生成法 CCG算法 鲁棒优化
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    本文探讨了如何使用MATLAB编程语言实现列约束生成法（CCG）以应对两阶段的鲁棒优化问题，特别关注于增强决策过程的稳健性和效率。通过应用CCG算法，我们能够有效地处理不确定性条件下的复杂优化挑战，为多个实际应用场景提供坚实的理论和实践基础。关键词包括：两阶段鲁棒性、列约束生成法（CCG）、以及鲁棒优化。 MATLAB代码：基于列约束生成法CCG的两阶段鲁棒问题求解 关键词包括：两阶段鲁棒、列约束生成法（CCG算法）、鲁棒优化。 参考文献为《Solving two-stage robust optimization problems using a column-and-constraint generation method》。仿真平台使用的是MATLAB YALMIP+CPLEX。 该代码具有详实的注释，适合学习和参考，并且它不是目前常见的微网两阶段规划版本，请仔细辨识内容区别。 主要内容是构建一个基于列约束生成法（CCG算法）求解的两阶段鲁棒优化模型。通过文档中的相对简单的算例来验证该方法的有效性。此文献对于初学者来说非常具有参考价值，几乎每个从事相关领域研究的人都会阅读这篇经典文章以了解和掌握CCG算法或列约束生成法。 这段程序主要处理一个优化问题的求解过程，涉及到主问题与子问题的解决策略。首先清除变量、关闭窗口等操作，并定义了一些参数和变量，如不确定性参数d、主问题参数MP、子问题参数SP以及KKT条件相关设置和优化器配置opt。随后进入具体算法流程中对模型进行验证及求解工作。
     
  • 基于列约束生成法(CCG)的两阶段鲁棒问题MATLAB代码及关键词：CCG算法、两阶段鲁棒优化、列约束生成法、鲁棒优化
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    本资源提供了一种名为CCG（Column Constraint Generation）的创新算法，专门用于解决复杂的两阶段鲁棒优化问题。该方法通过逐步引入必要的决策变量来构建模型，有效地处理不确定性带来的挑战，并附带了详细的MATLAB实现代码，便于研究与应用开发。关键词包括：CCG算法、列约束生成法、两阶段鲁棒优化及鲁棒优化等。 MATLAB代码：基于列约束生成法（CCG）的两阶段鲁棒问题求解 关键词： - 两阶段鲁棒 - 列约束生成法 - CCG算法 - 鲁棒优化 参考文档： 《Solving two-stage robust optimization problems using a column-and-constraint generation method》 仿真平台：MATLAB YALMIP+CPLEX 优势： 代码注释详实，适合参考学习。该版本不是目前常见的微网两阶段规划版本，请仔细辨识。 主要内容： 代码构建了两阶段鲁棒优化模型，并使用文档中的相对简单的算例验证CCG算法的有效性。这篇文献是入门级的CCG算法或列约束生成算法教程，其经典程度不言而喻，几乎每个研究两阶段鲁棒问题的人都会参考此篇文献。因此，新手们赶紧学习起来吧！
     
  • 基于列约束生成法(CCG)的两阶段鲁棒问题MATLAB代码及关键词：CCG算法、两阶段鲁棒优化、列约束生成法、鲁棒优化
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    本项目采用CCG算法实现两阶段鲁棒优化问题，通过列约束生成法增强模型鲁棒性。提供详尽的MATLAB代码和文档，适用于研究与教学。关键词：CCG算法，两阶段鲁棒优化，列约束生成法，鲁棒优化。 MATLAB代码：基于列约束生成法CCG的两阶段鲁棒问题求解关键词包括两阶段鲁棒、列约束生成法以及CCG算法。参考文献为《Solving two-stage robust optimization problems using a column-and-constraint generation method》。仿真平台使用了MATLAB YALMIP+CPLEX。 这段代码详细注释，非常适合学习和研究之用，并非常见的微网两阶段规划版本，请仔细甄别其内容特点。 主要内容是构建了一个两阶段鲁棒优化模型，并利用文献中的相对简单的算例来验证CCG算法的正确性。该文献被公认为CCG算法或列约束生成法入门级的经典参考，几乎每个从事相关研究的人都会阅读这篇文档。因此，建议新手尽快学习和掌握。 程序主要处理的是一个包含主问题与子问题求解过程的优化任务。首先清除变量、关闭窗口等操作，并定义了一些参数（如不确定性参数d）、主问题及子问题的相关设置以及KKT条件相关的参数和优化器配置opt。随后进入主问题求解流程。
     
  • 生成alpha稳定分布序列
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    本项目旨在开发一种高效算法，用于生成符合α-稳定分布的随机数序列。这种方法特别适用于处理金融、物理等领域中的非高斯噪声和极端事件模拟。 Alpha稳定分布可以生成非高斯的脉冲噪声序列，适用于alpha稳定分布的仿真，适合初学者使用。
     
  • 凸包计算的安德鲁算法
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    简介：本文介绍的是安德鲁算法，一种用于计算二维平面上给定点集的凸包的有效方法。该算法基于单调链技术，能够高效地找出包围所有点的最小凸多边形。 计算几何中的凸包问题可以通过安德鲁算法来解决。所谓凸包可以形象地理解为在一块木板上钉了许多钉子，然后用一根橡皮筋将其紧紧套住所有钉子所形成的多边形。最终通过该算法能够确定哪些钉子构成了这个最小的包围区域即凸包。
     
  • 改进的de Bruijn序列生成算法
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    本文提出了一种改进的De Bruijn序列生成算法，优化了传统方法在复杂度和效率上的不足，适用于大规模数据处理场景。 本段落提出了一种生成de Bruijn序列的升级算法。该算法通过给定n级de Bruijn序列查寻表标签，并采用合成的方法构造出n+1级de Bruijn序列的查寻表标签，进而产生n+1级de Bruijn序列。实验结果表明此方法是有效的。
     
  • 软件序列号生成的小算法
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    本简介介绍一种用于生成软件序列号的小算法，旨在提供高效、安全且易于实现的方法来创建唯一的序列标识符。 这是一个软件序列号生成的小算法，在VC环境下实现，根据硬盘序列号产生唯一的对应序列号，仅供参考。
     
  • 使用快速排序算法将数列按升序排列
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    本项目采用快速排序算法对给定的数列进行处理，实现数据由低到高的有序排列。演示了高效的数据组织技巧和算法应用实践。 第一行包含一个整数n，表示需要排序的数字的数量；接下来的一行包括用空格分隔开的n个整数。输出：按升序排列后的每个数字占一行显示。输入样例： ``` 5 3 2 1 4 5 ``` 输出样例： ``` 1 2 3 4 5 ```
     
  • m序列生成：使用PN序列方法生成长度为31的序列-MATLAB实现
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    本项目采用MATLAB编程，利用PN序列技术来生成周期为31的m序列。通过线性反馈移位寄存器(LFSR)实现特定多项式下的m序列生成，适用于通信系统中的伪随机信号处理。 该m文件生成了所有长度为31的m序列。为了生成长度为31的m序列，我们使用5次原始多项式。有三个不同的5次原始多项式，因此会产生三个不同长度为31的m序列。
     
  • 基于局部鲁棒优化的非凸鲁棒场景生成算法(SGLRO)
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    本研究提出了一种名为SGLRO的创新算法，专注于通过局部鲁棒优化技术解决非凸问题中的鲁棒场景生成难题。此方法能够有效增强决策模型在面对不确定性时的表现和稳定性。 鲁棒优化是一种通过寻找在所有可能的不确定参数值下都可行的解来考虑不确定性问题的方法。此程序实现了包含非凸约束条件下的鲁棒优化问题求解方法。这是Rudnick Cohen等人于2019年提出的一种采用局部鲁棒优化（SGLRO）算法生成场景的技术实现方式。SGLRO是一种基于抽样的策略，它通过随机选取样本并利用这些样本构建最坏情况的场景来寻找稳健的最佳解决方案，并且使用局部鲁棒优化步骤确保最终解的有效性。函数SGLRO.m用于执行该算法，提供输入参数列表及其功能说明。在examples文件夹中包含了Rudnick Cohen等人2019年的所有示例代码，这些示例展示了如何利用SGLRO.m进行操作。