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基于拉格朗日松弛法的机组组合及其MATLAB实现

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本研究探讨了利用拉格朗日松弛法解决电力系统中的机组组合问题，并展示了该方法在MATLAB环境下的具体实现过程。 用拉格朗日松弛法编写的MATLAB电力系统机组组合程序。

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  • 基于拉格朗日松弛法的机组组合及其MATLAB实现
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    本研究探讨了利用拉格朗日松弛法解决电力系统中的机组组合问题，并展示了该方法在MATLAB环境下的具体实现过程。 用拉格朗日松弛法编写的MATLAB电力系统机组组合程序。
     
  • 机组组合中的拉格朗日松弛法及其实现代码（MATLAB版）.zip
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    本资源提供了一种在电力系统优化中广泛应用的方法——拉格朗日松弛法的应用实例及其MATLAB实现代码，旨在解决复杂的机组组合问题。 拉格朗日松弛法在机组组合中的应用以及相关的算法介绍和Matlab源码分享。
     
  • 拉格朗日松弛法
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    拉格朗日松弛法是一种优化问题求解技术，通过引入拉格朗日乘子放松原问题中的某些约束条件，简化复杂模型的求解过程。适用于解决组合优化、网络流等问题。 实现拉格朗日松弛算法可以在较短的时间内完成迭代过程，并且可以使用Matlab软件进行编程实现。
     
  • LAGRANGE.ZIP.RAR_MATLAB 机组组合_拉格朗日法在机组组合中的应用_机组组合MATLAB程序_松弛技术在机组组合问题中的运用
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    本资源提供了一套基于Matlab环境，采用拉格朗日法及松弛技术解决电力系统机组组合优化问题的源代码和相关文档，适用于科研与教学。 拉格朗日松弛法在机组组合程序中的应用可以通过一个三节点的算例来进行说明。
     
  • subgradient_optimization.rar_subgradient_对偶次梯度_拉格朗日松弛
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    本资源包提供关于次梯度优化方法在解决带约束最优化问题中的应用，特别是针对拉格朗日松弛技术的相关理论和实践探讨。包含源代码及示例数据。 在最优化问题中，运用拉格朗日松弛方法来解决对偶问题时，可以采用次梯度方法求解拉格朗日乘子。
     
  • 拉格朗日插值法及其Python实现
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    本文介绍了拉格朗日插值法的基本原理，并提供了该方法在Python中的实现代码和示例应用。适合编程爱好者和技术研究人员参考学习。 拉格朗日插值法是一种多项式插值方法，在数值分析中有广泛应用。该方法通过已知的离散数据点构造一个经过这些点的多项式函数，可以用于估计未知的数据点或进行曲线拟合。拉格朗日插值公式简洁明了，但当节点数量较多时计算量较大，且可能产生震荡现象。在实际应用中需要根据具体问题选择合适的插值方法。
     
  • 基于MATLAB的拉格朗日(Lagrange)插值法实现
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    本项目利用MATLAB软件实现了数学中的拉格朗日插值法，为数据分析和函数逼近提供了一个便捷工具。通过编程技术，用户可以直观理解并应用插值原理解决实际问题。 拉格朗日插值法的Matlab实现是通过给定的一批离散点来构造一条平滑曲线，并用一个简单函数进行近似。本段落介绍的是如何使用Lagrange插值法构建插值多项式。
     
  • 一种实时无等待HFS调度的拉格朗日松弛算法（2006年）
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    本文提出了一种基于拉格朗日松弛方法的新型HFS调度算法，实现资源分配与任务调度的同时优化，确保系统运行效率和响应速度。该算法能够有效解决实时无等待调度问题，在2006年取得了重要突破。 本段落研究了实时无等待HFS调度问题，并建立了一个整数规划模型，提出运用拉格朗日松弛算法进行求解。该方法通常采用次梯度法来更新拉格朗日乘子，但随着迭代次数的增加，其收敛速度会逐渐减慢。因此，我们设计了一种改进的束方法（bundle method），将之前的次梯度累积到束中，以获得更优的乘子更新方向。仿真实验表明，与传统的次梯度法相比，所提出的束方法不仅在较少迭代次数内实现了更快的收敛速度，并且优化性能也得到了显著提升，在处理大规模问题时表现尤为突出。
     
  • 基于拉格朗日松弛的启发式算法解决0-1整数规划问题
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    本研究提出了一种新颖的基于拉格朗日松弛的启发式算法，专门用于高效求解0-1整数规划问题，旨在通过优化技术改善解决方案的质量和计算效率。 著名优化专家Beasley, J E撰写的关于拉格郎日松弛启发式求解整数规划的讲义非常细致且举例详尽，是入门学习的最佳参考资料之一。该讲义涵盖了利用次梯度法与调整对偶乘子法来通过拉格朗日松弛方法寻找下界的方法；如何使用对偶法求得下界；以及结合分支定界树搜索技术获取整数解的策略。此外，还涉及数学建模、线性规划及智能算法等相关内容。