Advertisement

鲁棒约束与鲁棒优化_cplex在鲁棒优化模型中的应用

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

简介：
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。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 鲁棒约束与鲁棒优化_cplex在鲁棒优化模型中的应用
    优质
    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。
     
  • 分布鲁棒优化
    优质
    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。
     
  • 鲁棒.zip_鲁棒控制_鲁棒_鲁棒函数_鲁棒控制示例_鲁棒的
    优质
    本资料集聚焦于鲁棒控制理论与应用，包含鲁棒函数解析、控制策略设计及典型实例演示，旨在帮助学习者深入理解并掌握鲁棒控制系统的设计方法。 鲁棒控制实例及代码示例能够根据输入的传递函数生成对应的鲁棒控制器各个控制参数曲线，并最终展示阶跃响应效果。
     
  • 鲁棒优化初探(5)-利用Matlab与Yalmip进行鲁棒优化编程实践
    优质
    本篇文章为《鲁棒优化初探》系列第五篇，将通过实例介绍如何使用Matlab和Yalmip工具箱来进行鲁棒优化问题的建模与求解。 本段落系统介绍了如何利用Matlab与Yalmip工具箱求解单阶段鲁棒优化问题的方法，总共包括三种方法及两个算例：第一种是使用Yalmip中的uncertain函数定义不确定变量，并直接通过鲁棒优化模块进行求解；第二种是将内层优化的最优解KKT条件引入外层优化中，将其转换为单一层次的优化问题来解决；第三种则是利用对偶变换，调整内外层优化的目标方向一致后合并形成单一层级的优化。文章共提供了两个算例：第一个是一个简单的鲁棒选股优化问题（虽然看起来简单但实际变量规模更大），三种方法得出的结果是一致的；第二个是电力系统中的鲁棒经济调度问题，在这个问题中KKT条件和对偶变换两种方法得到的结果一致，但是与直接调用鲁棒优化模块求解结果不同。在代码实现上使用了matlab+Yalmip工具箱，并且对于第二个算例还应用到了MATPOWER工具箱。
     
  • 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
    优质
    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
    优质
    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。
     
  • 鲁棒优化方法及其应用.doc
    优质
    本论文探讨了鲁棒优化的基本理论和最新进展，并通过案例分析展示了其在不同领域的应用效果，旨在为相关研究提供参考。 鲁棒优化是一种在不确定环境下寻求稳健解决方案的数学规划方法。它通过考虑最坏情况下的不确定性集合来设计决策方案，旨在确保即使面对极端条件也能达成预定目标或限制风险至可接受水平。这种方法广泛应用于工程、金融、物流等多个领域中复杂系统的建模与分析。 鲁棒优化的核心在于如何定义和量化不确定参数的可能变化范围，并在此基础上构建相应的数学模型以求解最优策略。随着不确定性理论的发展，越来越多的研究开始关注于开发更有效的算法来解决大规模或特定类型的鲁棒优化问题，以及探索新的应用场景和技术挑战。 近年来，在机器学习、智能系统设计等领域内也逐渐兴起了一种结合传统鲁棒性分析与现代数据驱动方法的新趋势——即所谓的“基于数据的鲁棒决策”。这类研究不仅致力于提高模型在实际应用中的适应性和可靠性，还试图通过引入额外信息（如历史观测值）来进一步改善性能表现。
     
  • Python实现的鲁棒优化.zip
    优质
    本资料包提供了使用Python编程语言实现鲁棒优化方法的相关代码和文档。包含多种鲁棒优化算法的应用实例及源码解析，适合学习和研究需要。 鲁棒优化的Python实现涉及使用特定库来处理不确定条件下的最优化问题。这类方法可以帮助开发者在面对数据波动或模型参数不确定性的情况下设计出更加稳定可靠的算法解决方案。通过利用如CVXPY这样的工具，可以方便地构建并解决复杂的鲁棒优化任务，在金融、工程及机器学习等领域有着广泛的应用价值。
     
  • 鲁棒优化的基本原理与应用.pdf
    优质
    本论文探讨了鲁棒优化的基本理论和方法，并分析其在不确定性条件下的广泛应用，包括工程设计、金融决策等领域。 鲁棒优化（Robust Optimization）是一种在面对内部结构与外部环境不确定性的情况下进行决策的新方法。其核心理念是在考虑参数的不确定性和外界干扰因素的前提下寻找最优解，在所有可能的情形下都能保持良好的性能。 一、鲁棒优化的基本原理 1. 定义和目标 - 鲁棒优化的目标是找出一个解决方案，该方案在面对可能出现的所有情况时仍能满足约束条件，并且能够在最坏的情况下使目标函数达到最佳值。 - 其核心在于追求不确定参数处于最不利状态下的最优决策，即所谓的最大最小问题。 2. 建模思想 - 鲁棒优化注重“硬性约束”，这意味着解决方案必须能够应对所有可能的不确定性输入。这与其他处理不确定性的方式有所不同。 - 它基于极端情况下的优化策略来构建模型，并且采取了较为保守的态度，虽然得到的结果不是绝对最优解，但在参数变化范围内的任意情况下仍然可以确保方案的有效性和鲁棒性。 3. 与随机优化的区别 - 在进行不确定性的处理时，鲁棒优化不依赖于任何关于不确定性变量的概率分布假设。相反地它认为所有可能的值都是等价重要的。 - 相较之下，随机优化方法则是根据这些参数的具体概率分布来评估和管理风险。 通过以上分析可以看出，在面对复杂且充满变数的问题场景时，鲁棒优化提供了一种实用而稳健的方法论基础。