Advertisement

nilmtk 采用组合优化算法。

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
该代码位于NILMTK框架内的CO模块中，它主要采用组合优化算法来进行电荷负载的分解任务。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • NILMTK 组合优化算法
    优质
    NILMTK组合优化算法是一种应用于NILMTK平台上的高效数据解析与家电能耗识别技术，通过改进的机器学习方法显著提升了能源数据分析精度和速度。 这段代码来自NILMTK项目中的CO部分，主要应用组合优化算法进行电荷负载分解。
     
  • 组合优化算法与复杂性
    优质
    《组合优化算法与复杂性》一书深入探讨了如何高效解决离散最优化问题，涵盖了多种经典和新兴的组合优化技术及其计算复杂性的理论分析。 本书是普林斯顿大学的教材，介绍了众多经典的最优化算法，虽然不是新书，但非常经典。
     
  • 组合优化：精准算法与近似算法
    优质
    《组合优化：精准算法与近似算法》一书深入探讨了复杂问题中的最优解求取方法，涵盖精确和近似算法理论及其应用实践。 斯坦福大学教授的CS261课程讲义涵盖了近似算法、精确优化以及在线算法的主题。
     
  • MATLAB遗传算法组合优化案例
    优质
    本案例深入讲解了如何利用MATLAB进行遗传算法在组合优化问题中的应用，通过具体实例帮助读者掌握算法实现及参数调优技巧。 详细讲解MATLAB多目标遗传算法优化实例，并配有详尽的注释。包括如何安装遗传算法工具箱。
     
  • MATLAB遗传算法组合优化示例
    优质
    本示例展示如何使用MATLAB实现遗传算法进行组合优化问题求解，涵盖编码、选择、交叉和变异等关键步骤。 利用遗传算法对建模自变量进行降维计算的MATLAB程序，欢迎下载参考。
     
  • GAPSO-share_FIX_GA+PSO_GA-PSO算法_组合优化_ga pso算法
    优质
    简介：GAPSO-share_FIX_GA-PSO算法是一种结合了遗传算法(GA)与粒子群优化(PSO)优点的混合型组合优化方法，特别适用于解决复杂系统的优化问题。该算法首先采用GA和PSO相结合的方式进行搜索空间的全局探索，并在适当时机切换至GA-PSO模式以增强局部开发能力，从而提高求解效率和精度。 我从网上下载了一个GA-PSO算法，并尝试使用遗传算法（GA）与粒子群优化（PSO）相结合的策略进行优化。结果发现该算法存在问题，效率不高。我发现原始代码的问题在于它假设所有设计变量的上下限相同，因此我对程序进行了修改和改进，使其能够处理不同上下限的情况，并修复了一些bug。
     
  • 采用粒子群算法的机组组合计算
    优质
    本研究提出了一种基于粒子群优化（PSO）算法解决电力系统中的机组组合问题的方法。通过模拟鸟群觅食行为，该算法有效搜索最优解，旨在最小化发电成本和损耗，同时满足电网运行约束条件。 本段落提出了一种基于改进离散粒子群优化算法求解机组组合问题的新方法。首先采用新的策略生成粒子,以确保所有生成的粒子均为满足基本约束条件的可行解,从而使整个算法只在可行解区域内进行搜索；然后引入优化窗口的概念和启发式的规则来缩短计算时间并提高优化精度。仿真结果表明，所提出的算法具有高质量解决方案、快速收敛的特点，充分证明了其能够有效解决机组组合问题。
     
  • 采用田口方法优化PSO算法
    优质
    简介：本文探讨了如何运用田口方法来改进粒子群优化（PSO）算法，旨在提高其搜索效率和精度。通过参数设计与分析，实现了对PSO算法的有效优化。 ### 运用田口方法进行PSO算法优化 #### 概述 粒子群优化（Particle Swarm Optimization, PSO）是一种模拟鸟群觅食行为的优化算法，由Kennedy和Eberhart于1995年首次提出。PSO通过模仿群体智能来寻找全局最优解，在多维空间中每个个体（即粒子）不断调整自身速度与位置以接近最优解。尽管该方法具有简单、易于理解和实现的优点，但其性能受到惯性权重、学习因子（认知和社会因素）、种群大小等参数的影响。 #### 田口方法在PSO算法中的应用 **田口方法**是由日本统计学家田口玄一提出的一种实验设计技术，主要用于质量控制和改进过程。该方法通过正交试验减少测试次数，并利用信噪比评估不同设置下的性能差异，从而快速找到最优配置。 将此方法应用于优化PSO参数的过程包括： 1. **确定可控因素**：选择惯性权重、学习因子（认知和社会）、种群大小等作为关键的可调参数。 2. **设计正交试验**：根据选定的因素及其取值范围，创建正交表以高效探索不同组合的效果。 3. **执行基准测试**：使用一组标准测试函数评估每组设置下PSO的表现。这些函数具有不同的特征，可以全面考察算法性能。 4. **计算信噪比**：利用信噪比作为评价指标衡量各参数配置下的表现。较高的信噪比表示更好的优化效果。 5. **分析试验结果**：通过统计方法如ANOVA确定哪些因素对PSO的效率影响最大，并找出最佳组合。 #### 实验案例 为了更直观地说明田口法的应用，我们可以考虑一个具体的实验例子： 假设要调整的参数包括惯性权重（w）、学习因子(c1和c2)、种群大小(N)，根据这些设置范围设计正交试验表如L9(3^4)表示共有九次测试。 接下来选取一组标准函数进行基准评估，比如Sphere与Rosenbrock等具有不同难度的函数。对于每组参数组合执行PSO算法并记录性能指标。信噪比计算公式为： \[ SN = -10 \log_{10} \left( \frac{1}{n}\sum^{n}_{i=1}(f(x_i))^2\right) \] 其中\( f(x_i)\)表示第 \( i\) 次测试的误差平方，\( n\) 为总次数。 通过分析试验数据确定最佳参数组合。例如，在某次实验中发现当惯性权重设为0.7、学习因子分别为2.0和2.0、种群大小30时性能最优。 #### 结论 田口方法提供了一套系统而有效的途径用于PSO的优化，不仅能减少不必要的试验成本，并确保找到最理想的参数组合以提升算法性能与稳定性。此外，这种方法也为进一步改进PSO提供了新的思考方向。
     
  • 组合优化算法与复杂性（中译本）
    优质
    《组合优化算法与复杂性》一书中译本深入探讨了组合优化问题及其求解策略，涵盖了多项式时间算法、近似算法及计算复杂性理论，为读者提供了全面而系统的知识框架。 《组合最优化算法与复杂性》是普林斯顿大学的一本教材。
     
  • 采用粒子群优化算法的约束布局优化
    优质
    简介：本文探讨了运用粒子群优化算法解决具有约束条件下的布局优化问题，旨在提高生产效率和资源利用率。通过模拟自然群体智能行为，该方法在寻求最优解方面展现出显著优势。 布局优化属于NP难题，并且是一个复杂的非线性约束优化问题。为解决这一挑战，我们提出了一种基于粒子群优化的新方法来处理布局参数的优化。该方法引入了适合于粒子群优化的约束处理机制，并通过与直接搜索算法相结合的方式增强了其在局部区域内的搜索能力。通过对具体案例的研究，我们将此新方法与其他两种技术——乘子法和遗传算法进行比较。仿真结果表明，这种新的混合粒子群优化方法不仅能够提高布局问题解的质量，同时还能减少计算成本。