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代码来自“基于鲁棒背景检测的 saliency 优化”论文。

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简介：
该项目涉及cvpr2014论文中关于从鲁棒性背景检测角度优化显著性问题的代码。

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  • 基于鲁棒背景检测的显著性优化论文代码
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    本项目提供了一种基于鲁棒背景检测的图像显著性优化方法。通过改进背景模型，有效提升了前景目标的识别精度与稳定性，适用于多种复杂场景下的图像处理任务。 CVPR 2014 论文《Saliency Optimization from Robust Background Detection》的代码。
     
  • 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。
     
  • 鲁棒约束与鲁棒优化_cplex在鲁棒优化模型中的应用
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    本文章介绍了鲁棒约束和鲁棒优化的概念，并详细探讨了CPLEX软件工具在建立及求解复杂鲁棒优化模型中的应用，提供了解决不确定环境下优化问题的有效途径。 在MATLAB中使用CPLEX求解鲁棒优化模型，并考虑了各种约束条件的书写代码。
     
  • 基于MATLAB和CUDA的RPCA-ADMM图像矩阵代码：用于前景背景分离的鲁棒主成分分析优化方法
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    本项目利用MATLAB结合CUDA技术开发了一种基于RPCA-ADMM算法的图像处理程序，旨在通过鲁棒主成分分析实现高效精准的前景与背景分离。 使用MATLAB生成图像矩阵可以通过调用`generate_matrix.m`文件来实现。该命令为：`-generate_matrix(25344, 200, 1);`，其中参数分别代表图像的大小（144x176）和视频帧数（200）。确保第一个维度大于第二个维度以使算法有效运行。（即25344 > 200） 执行上述命令后，将生成一个名为`200A.dat`的数据文件。此文件作为输入用于在MATLAB中通过ADMM方法实现的RPCA（矩阵分解）算法。 接下来，在MATLAB环境中使用`admm_example.m`脚本运行RPCA ADMM过程，并把之前创建的矩阵作为其参数提供给该函数。命令为：`-admm_example(200A.dat);` 此操作将执行ADMM并输出三个不同的数据文件，例如boyd_X1.dat等。 对于使用CUDA加速的RPCA实现，则需要通过运行脚本`compile_and_run.sh`来编译和启动程序，并提供生成的数据矩阵作为输入参数。命令为：-./compile_and_run.sh 200A.dat 这将执行所需的计算并产生相应的输出文件。
     
  • 分布鲁棒优化
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    分布鲁棒优化（DRO）是一种数学规划理论，用于处理不确定条件下的决策问题，旨在最小化最坏情况下的期望损失，广泛应用于金融、物流和机器学习等领域。 论文中的方法实现：使用Wasserstein指标的数据驱动分布式鲁棒优化来对约束随机系统的分布鲁棒控制进行研究，并提供了性能保证以及易于重构的特性。
     
  • 基于YALMIP的鲁棒优化线性规划
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    本研究采用YALMIP工具箱探讨鲁棒优化中的线性规划问题，致力于开发有效算法以解决不确定性条件下的最优化挑战。 鲁棒线性优化利用YALMIP求解示例 我们从一个简单的例子开始：问题涉及单一决策变量x以及不确定的标量w。此情况下，我们将通过引入不确定性约束来构建一个问题，并定义一个基本的不确定模型。 在YALMIP中，首先声明sdpvar x w表示这两个变量。接着设定不等式限制F = [x+w <= 1]和不确定性范围W = [-0.5 <= w <= 0.5, uncertain(w)]。我们的目标函数是objective = -x; 显然，在这种情况下，最优解为x等于0.5，因为如果x取较大值，则存在w的特定数值会导致不等式约束失效。 通过调用solvesdp命令来解决这个问题时，YALMIP会自动生成并求解鲁棒对偶问题。对于具有多面体不确定性的线性约束通常采用枚举法处理；然而，在本例中由于不确定性范围简单明了（方形），YALMIP直接执行最大化操作以找到最差情况模型，并且这种方法更为高效。
     
  • 基于两阶段鲁棒优化的多场景微网调度(KKTCCG).zip
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    本研究提出了一种基于KKT条件和CG算法的两阶段鲁棒优化方法，用于处理多种不确定场景下的微电网调度问题，旨在提高系统的稳定性和经济性。 采用MATLAB YALMIP与CPLEX编写微电网两阶段多场景鲁棒优化程序，目标函数为投资成本和运行成本。其中，投资成本包括储能系统的等年值投资成本；而运行成本则涵盖配电网交互费用（购电售电费用）、各单元的运维费用以及微型燃气轮机的燃料费用。约束条件涉及微型燃气轮机出力、功率平衡及配电网交互功率等方面，并且有详细的资料和推导过程可供参考。
     
  • 基于两阶段鲁棒优化算法的MATLAB代码在微网容量优化配置中的应用关键词：微电网，容量配置，两阶段鲁棒规划，鲁棒优化...
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    本文探讨了运用两阶段鲁棒优化算法进行微电网中设备容量的有效配置，并提供了相应的MATLAB实现代码，以增强系统对不确定性的适应能力。 本MATLAB代码旨在解决微网中的电源容量优化配置问题，采用两阶段鲁棒规划算法进行风电、光伏、储能以及燃气轮机的容量规划。仿真平台使用的是MATLAB YALMIP与CPLEX。 该程序考虑了不确定性因素，并通过一阶段和二阶段决策来实现优化目标：第一阶段主要确定储能系统、风力发电及光伏发电系统的容量；第二阶段则侧重于风光燃储的实际出力变量配置。最终，代码不仅提供了微网电源的最佳容量分配方案，还给出了各机组的最优出力结果，仿真效果良好。
     
  • 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。