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基于YALMIP和GUROBI的MATLAB环境下ADMM算法在分布式调度中并行与串行应用的仿真研究及MATLAB代码: ADMM...

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简介:
本研究采用MATLAB结合YALMIP与GUROBI工具箱,深入探讨了ADMM算法在分布式调度中的并行和串行应用,并附有详细仿真结果与代码。 在MATLAB环境下探讨ADMM算法于分布式调度中的并行与串行应用:基于YALMIP及GUROBI的仿真研究 关键词包括并行算法(Jocobi)与串行算法(Gauss-Seidel, GS)。参考文献有《主动配电网分布式无功优化控制方法》和《基于串行和并行ADMM算法的电-气能量流分布式协同优化》。本研究在MATLAB、YALMIP及GUROBI平台上进行,主要内容围绕着ADMM算法如何应用于分布式调度,并且参考了上述文献的内容。 关键词:ADMM算法;分布式调度;Jocobi并行算法;Gauss-Seidel串行算法(GS);主动配电网;无功优化控制;电-气能量流的分布式协同优化;MATLAB平台;YALMIP工具箱;GUROBI求解器。

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  • YALMIPGUROBIMATLABADMM仿MATLAB: ADMM...
    优质
    本研究采用MATLAB结合YALMIP与GUROBI工具箱,深入探讨了ADMM算法在分布式调度中的并行和串行应用,并附有详细仿真结果与代码。 在MATLAB环境下探讨ADMM算法于分布式调度中的并行与串行应用:基于YALMIP及GUROBI的仿真研究 关键词包括并行算法(Jocobi)与串行算法(Gauss-Seidel, GS)。参考文献有《主动配电网分布式无功优化控制方法》和《基于串行和并行ADMM算法的电-气能量流分布式协同优化》。本研究在MATLAB、YALMIP及GUROBI平台上进行,主要内容围绕着ADMM算法如何应用于分布式调度,并且参考了上述文献的内容。 关键词:ADMM算法;分布式调度;Jocobi并行算法;Gauss-Seidel串行算法(GS);主动配电网;无功优化控制;电-气能量流的分布式协同优化;MATLAB平台;YALMIP工具箱;GUROBI求解器。
  • MATLAB电力系统优化:结合ADMM碳排放交易 关键词:ADMM,交替方向乘子
    优质
    本文探讨了利用MATLAB实现基于分布式ADMM算法的电力系统优化调度方法,并引入碳排放交易机制进行综合分析。通过创新性地结合这两种技术手段,研究旨在提升电力系统的运行效率和环保性能,为可持续发展提供解决方案。关键词包括分布式调度、ADMM算法及交替方向乘子法。 MATLAB代码:基于分布式ADMM算法的考虑碳排放交易的电力系统优化调度研究 关键词:分布式调度 ADMM算法 交替方向乘子法 碳排放 最优潮流 参考文献:《A Distributed Dual Consensus ADMM Based on Partition for DC-DOPF with Carbon Emission Trading》 完全复现仿真平台:MATLAB+CPLEX GUROBI 平台优势:代码具有一定的深度和创新性,注释清晰,非烂大街的代码,非常精品。 主要内容:该代码主要解决的是考虑碳排放交易的最优潮流问题。首先对测试系统进行了分区以适应后续ADMM算法的应用。构建了一个DC-DOPF(直流-最优功率流)作为主要应用场景,在调度过程中加入了碳排放交易的因素,符合当前低碳调度的研究热点。采用先进的交替方向乘子法(ADMM)来优化求解,该方法具有更好的效果和更高的效率。代码质量非常高,包含详细的注释以及人性化的模块化程序设计,并且所有数据均来自可靠来源。 此代码旨在帮助用户深入理解并掌握相关技术和理论知识,在实际应用中能够灵活运用。
  • MATLAB电力系统优化:结合ADMM碳排放交易 关键词: ADMM 交替方向乘子
    优质
    本文探讨了将MATLAB代码应用于电力系统的优化调度,特别关注于结合分布式ADMM算法和碳排放交易机制的创新方法。通过利用交替方向乘子法(ADMM),研究提出了一种高效的资源分配策略,旨在降低整体运营成本的同时减少碳足迹。该工作为未来智能电网的发展提供了有价值的见解和技术支持。 本段落研究内容为基于分布式ADMM算法的电力系统优化调度,在考虑碳排放交易的前提下进行最优潮流问题的研究。首先对测试系统进行了分区以适应后续应用中的分布式调度需求,并构建了一个DC-DOPF(直流解耦经济调度)模型作为主要应用场景,该模型在调度过程中纳入了碳排放交易因素,符合当前低碳调度研究的趋势。算法采用的是交替方向乘子法(ADMM),这种方法不仅创新而且求解效果更佳。代码质量高,在MATLAB平台上运行,并使用CPLEX或GUROBI进行优化计算。
  • MATLAB遗传仿.rar
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    本资源提供了一个在MATLAB环境中实现并行遗传算法仿真的程序包。通过该工具可以高效地进行复杂问题求解和优化研究。 并行遗传算法的MATLAB仿真代码集合在一个RAR文件中。
  • ADMMMATLAB实现
    优质
    这段简介可以描述为:ADMM算法的MATLAB实现代码提供了在MATLAB环境中实现交替方向乘子法(ADMM)的详细步骤和代码示例。该资源适合需要解决大规模优化问题的研究者与工程师使用,涵盖多种应用场景,如机器学习、信号处理等领域。 交替方向乘子法是用于求解低秩和稀疏最优化问题的有效算法。该包提供了基于我们工作中提出的M-ADMM方法的Matlab代码,可以解决多种稀疏和低秩优化问题。
  • MATLABADMM实现
    优质
    本项目采用MATLAB语言实现了交替方向乘子法(ADMM)算法,旨在解决大规模优化问题。通过详细代码和注释,为学习者提供一个直观易懂的学习平台。 Matlab 实现的 ADMM 算法涉及将交替方向乘子法应用于各种优化问题,并通过 Matlab 编程语言进行实现。这种方法在解决大规模优化问题中表现出色,特别是在处理分布式计算、机器学习以及信号处理等领域的问题时更为有效。利用ADMM算法可以简化复杂约束最优化问题的求解过程,使得原本难以直接解决的大规模非凸或带约束条件的数学模型变得易于编程和计算实现。
  • MATLAB ADMM 实现
    优质
    本项目基于MATLAB开发,实现了ADMM(交替方向乘子法)算法。通过代码优化和调试,成功应用于解决大规模优化问题,为研究与工程实践提供有效工具。 Matlab 实现的 ADMM 算法涉及将交替方向乘子法应用于各种优化问题,并通过 Matlab 编程语言进行实现。这种方法在解决大规模分布式计算和机器学习任务中非常有效,能够处理复杂的约束优化问题。
  • MapReduceEM.pdf
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    本文探讨了在MapReduce环境下的分布式期望最大化(EM)算法研究与应用,旨在提高大数据处理中的效率和性能。 #资源达人分享计划# 该计划旨在为参与者提供丰富的学习资料与经验分享,帮助大家在各自的领域内成长和发展。通过参与此活动,大家可以互相交流心得、探讨问题,并获取宝贵的资源支持。 (注:此处重写时未包含原文中提及的联系方式和链接信息)
  • MATLABADMM实现
    优质
    本简介探讨了在MATLAB环境中实现交替方向乘子法(ADMM)算法的过程与应用。通过实例解析其核心步骤及优化问题求解能力。 Matlab 实现的 ADMM 算法涉及将交替方向乘子法应用于各种优化问题,并通过 Matlab 编程语言进行实现。这种方法在解决大规模优化问题中非常有效,尤其是在处理分布式计算、机器学习以及信号处理等领域的问题时更为突出。利用ADMM算法可以有效地分解复杂约束最优化问题为多个简单子问题求解,在Matlab环境中具体实施该方法需要对相关数学理论有深入理解,并且能够熟练使用 Matlab 工具进行编程实现和调试验证。
  • 使ADMM图像去模糊Matlab 2021a仿
    优质
    本研究利用MATLAB 2021a软件平台,采用交替方向乘子法(ADMM)对图像去模糊问题进行了深入探索与仿真。通过优化算法有效提升图像清晰度和质量,为图像处理领域提供了新的技术思路。 ADMM在图像去模糊中的应用以及使用MATLAB 2021a进行仿真的过程。