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MATLAB路径优化代码-ConvertChanceConstraint-ccc: 转换机会约束

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简介:
本项目提供了一套用于在MATLAB中转换机会约束的代码,旨在解决路径优化问题中的不确定性因素。通过将概率约束转化为确定性等价形式,帮助用户更有效地进行路径规划和优化设计。 ConvertChanceConstraint(CCC)是用于机会约束优化的Matlab工具箱的基础信息。使用ccc,用户可以利用YALMIP语法来表示机会受限的优化问题,并将其转换为YALMIP和其他兼容求解器能够处理的形式。该工具箱允许在电力系统中采用概率保障的数据驱动决策方法。 最新版本正在开发当中。 如果您发现此工具对您的工作有帮助,请引用以下文章: @article{geng2019data, title={Data-driven decision making in power systems with probabilistic guarantees: Theory and applications of chance-constrained optimization}, author={Geng, Xinbo and Xie, Le}, journal={Annual Review} }

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  • MATLAB-ConvertChanceConstraint-ccc:
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    本项目提供了一套用于在MATLAB中转换机会约束的代码,旨在解决路径优化问题中的不确定性因素。通过将概率约束转化为确定性等价形式,帮助用户更有效地进行路径规划和优化设计。 ConvertChanceConstraint(CCC)是用于机会约束优化的Matlab工具箱的基础信息。使用ccc,用户可以利用YALMIP语法来表示机会受限的优化问题,并将其转换为YALMIP和其他兼容求解器能够处理的形式。该工具箱允许在电力系统中采用概率保障的数据驱动决策方法。 最新版本正在开发当中。 如果您发现此工具对您的工作有帮助,请引用以下文章: @article{geng2019data, title={Data-driven decision making in power systems with probabilistic guarantees: Theory and applications of chance-constrained optimization}, author={Geng, Xinbo and Xie, Le}, journal={Annual Review} }
  • Matlab
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    本项目提供一系列用于解决无约束优化问题的MATLAB代码,涵盖多种算法如梯度下降、牛顿法及拟牛顿法。适用于科研与工程实践中的数值优化需求。 压缩包里包含关于无约束优化的代码,是用Matlab实现的。
  • 基于Python和Matlab潮流实现
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    本项目提供了一套基于Python和Matlab的代码库,用于实现机会约束最优潮流算法。通过结合概率约束优化电力系统的运行,旨在提高系统可靠性和效率。 机会约束最优潮流的Python和Matlab代码实现。
  • 关于TSP中子消除的经典文献分析
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    本篇文章深入剖析了旅行商问题(TSP)路径优化中的子路径消除约束方法,回顾并评估了相关经典研究文献。通过系统性分析,旨在揭示该领域的发展脉络与未来方向。 在90年代,Desrochers 和 Laporte 对 TSP 及其扩展问题的子路径消除约束进行了经典分析,这是一篇研究TSP路径优化的重要文献。该文章发表于《Operations Research Letters》,卷号为10(1),页码范围是27-36。DOI编号为:10.1016/0167-6377(91)90083-2。
  • NSGAII-带问题_NSAGII_NSAGII_NSGA_问题_NSAGII-带问题
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    NSGA-II算法是解决多目标优化问题的一种高效进化算法。本研究将探讨其在处理包含特定约束条件下的优化难题中的应用与改进,旨在提高求解效率和解的质量。 基于NSGA-II的有约束限制的优化问题实例可以使用MATLAB编程实现。这种算法适用于解决多目标优化问题,并且在处理带有约束条件的问题上表现出色。编写相关代码需要理解基本的遗传算法原理以及非支配排序的概念,同时也要注意如何有效地将约束条件融入到进化过程中去以确保生成的解集既满足可行性又具备多样性。 NSGA-II是一种流行的多目标优化方法,它通过维持一个包含多个可行解决方案的群体来工作。该算法的关键在于其快速非支配排序机制和拥挤距离计算过程,这两个方面帮助在搜索空间中找到Pareto最优前沿上的分布良好的点集合。 对于具体的应用场景来说,在MATLAB环境中实现基于NSGA-II的方法时需要考虑的问题包括但不限于如何定义适应度函数、确定哪些变量是决策变量以及怎样设置算法参数如种群大小和迭代次数等。此外,还需要根据问题的具体需求来设计合适的约束处理策略以确保所求解的方案在实际应用中具有可行性。 总之,在使用NSGA-II解决有约束限制优化问题时,编写有效的MATLAB代码需要对遗传算法原理、多目标优化理论以及具体应用场景都有深入的理解和掌握。
  • MATLAB拓扑-应力拓扑:基于99行的实现
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    本项目提供了一个简练高效的MATLAB程序(约99行代码),用于执行应力约束下的结构拓扑优化。通过有限元分析,该算法能够寻找在给定设计空间内满足特定机械性能要求的最佳材料分布方案。适合于工程设计和科研学习中的应用探索。 基于99行代码的MBB梁优化MATLAB应力约束拓扑优化程序采用了Svanberg的MMA(运动渐近线方法)进行优化计算。材料属性参考了Ole Sigmund的相关作品,而P范数方法则被用来加速应力优化过程。
  • MATLAB开发-Con2Vert到顶点
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    Con2Vert是用于MATLAB的一个工具箱,它能够将线性不等式形式描述的多面体约束条件高效地转化为其几何顶点集合,适用于凸优化和多面体研究。 在MATLAB开发中使用CON2VERT函数将凸约束不等式转换为一组顶点;即进行多边形的“顶点枚举”。
  • 求解问题的SA-PSO
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    本简介提供了一种结合模拟退火算法与粒子群优化方法解决复杂约束优化问题的新颖代码实现,旨在提高搜索效率和解的质量。 解决各种非线性优化问题后,可以通过改进方法来更好地求解有约束的优化问题。
  • 基于PSO的时间窗VRPTW最规划Matlab仿真及仿真录像
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    本研究运用粒子群算法(PSO)对时间窗口约束下的车辆路线问题(VRPTW)进行优化,通过MATLAB仿真验证了算法的有效性,并制作了仿真过程的视频记录。 使用MATLAB 2021a版本录制了仿真操作录像,在该视频中可以跟随演示步骤得到仿真结果。本项目涉及领域为利用粒子群优化算法(PSO)解决带时间窗的车辆路径问题(VRPTW)。具体内容包括建立带时间窗的VRPTW模型进行路线规划,通过PSO算法对其进行优化,并展示和对比优化前后的路线变化以及PSO优化过程。 此内容适合本科学历及以上层次的学生及研究人员在教学与科研中使用。