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基于滚动时域的优化(RHC) MATLAB源代码

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简介：
本MATLAB源代码实现了一种基于滚动时域控制（RHC）的优化算法，适用于动态系统实时路径规划与控制问题。 滚动时域优化（RHC）的MATLAB源代码适用于动态环境下的系统自适应控制，并能够顺利运行。

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  • 基于滚动时域的优化(RHC) MATLAB源代码
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    本MATLAB源代码实现了一种基于滚动时域控制（RHC）的优化算法，适用于动态系统实时路径规划与控制问题。 滚动时域优化（RHC）的MATLAB源代码适用于动态环境下的系统自适应控制，并能够顺利运行。
     
  • 基于滚动时域的优化(RHC) MATLAB源代码
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    本作品提供了一套基于滚动时域控制（RHC）策略的MATLAB源代码，适用于动态系统仿真与优化问题求解。通过迭代更新预测模型和约束条件，实现对复杂系统的有效控制与性能提升。 滚动时域优化（RHC）的MATLAB源代码可用于动态环境影响下系统的自适应控制，并且可以运行。这段代码适用于需要在变化环境中调整控制系统参数的应用场景。
     
  • 基于神经网络的滚动时域控制优化 (2009年)
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    本文提出了一种基于神经网络的滚动时域控制优化方法，旨在提高系统的动态响应和稳定性。通过不断调整控制策略以适应系统变化，该技术在工业自动化领域展现出广阔的应用前景。 本段落提出了一种结合神经网络逆模型控制方法与滚动时域优化技术的创新性方案，旨在实现具备预测功能的基于神经网络的滚动时域优化控制策略。详细描述了控制器的设计结构及其执行算法，并将其应用于非线性不确定系统的管理中。通过仿真实验验证了该控制器在处理复杂非线性问题上的高效性和可靠性。
     
  • UGUI滚动列表优化项目的源代码
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    这段源代码旨在优化Unity游戏开发中常用的UGUI滚动列表功能，通过改进算法和结构提升性能和用户体验。 在Unity开发过程中，当需要一次性实例化大量子对象时，可以采取一些优化措施来提高性能。首先，在创建新对象之前应仔细考虑资源管理和内存使用情况。可以通过批量处理、复用已有游戏对象或利用预制件（Prefab）池等方法减少不必要的开销。 对于大批量的瞬态物体生成场景而言，建议采用延迟加载技术或者将频繁变动的数据分离出来单独管理以降低对主内存的压力；同时也可以探索异步操作来避免阻塞主线程从而提升整体流畅度。此外，在编写脚本时注意循环体内尽量减少不必要的计算与重复创建的对象实例。 通过这些策略可以有效改善Unity项目中大规模对象并发生成的效率问题，进而提高应用的整体性能和用户体验。
     
  • MATLAB动态优化的源代码
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    这段简介可以描述为：“MATLAB动态优化的源代码”提供了一系列用于解决动态优化问题的MATLAB编程资源。这些代码适用于学术研究和工程应用中的复杂系统建模与仿真，帮助用户高效地实现算法开发及参数调整。 在MATLAB里实现最优化的原代码，希望能对学习和研究动态最优化的朋友们有所帮助。
     
  • TD_xxx：基于Matlab的时域浮体运动仿真开源代码
    优质
    TD_xxx是一款使用MATLAB开发的开源软件工具，专注于船舶和其他浮动结构物在水中的时域运动模拟。此代码为研究人员和工程师提供了一个强大的平台，用于分析与预测浮动物体受到波浪等外部因素影响下的动态行为，并支持用户自定义参数以适应不同研究需求。 TD_xxx 是一个由 MATLAB 对象和函数组成的工具包，用于在时域中对浮体运动进行仿真。其目的是使代码具有可扩展性，并让用户能够高度控制影响单个或多个相连或独立漂浮物体的新力。所有波浪-流体动力学的线性化都已经完整实现，使得用户可以专注于向系统添加特定问题的行为，而无需编写复杂的波与物体相互作用的程序。
     
  • 基于多时间尺度滚动优化的综合能源微网双层调度模型MATLAB代码及文档
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    本资源提供一套基于多时间尺度滚动优化策略的综合能源微网双层调度模型MATLAB实现与详细说明文档，适用于研究和工程实践。 本段落介绍了一个基于多时间尺度滚动优化的多能源微网双层调度模型及其MATLAB代码，并附带相关文档。该模型主要解决的是多能源微网的优化调度问题，具体分为上下两层。 在下层中，针对单个微网单元，以最小化运行成本为优化目标，采用多时间尺度滚动优化方法求解最优调度策略；而在上层部分，则从运营商角度出发，在考虑减少运营成本的同时兼顾变压器过载等问题的影响。通过引入互补松弛条件以及KKT（Karush-Kuhn-Tucker）条件对模型进行简化和计算处理，从而有效实现互联多能系统的协同自主优化目标。 该研究展示了如何在两级交互控制框架下设计有效的调度策略，并为实际应用中的能源管理提供了一种新的思路与方法。
     
  • 基于MATLAB的滚动预测代码-rmf_mortality:rmf_mortality
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    rmf_mortality是利用MATLAB开发的一个滚动预测模型，专注于死亡率预测。此项目提供了灵活且高效的算法实现，适用于保险精算、人口研究等领域。 滚动预测MATLAB代码rmf_mortality包含重现以下论文结果的代码：Yao,Y.、Yu,H.、Zhang,X.、Roberts,S.&Huang,F.(2018)，“使用正则化矩阵分解方法的死亡率预测”。工作文件。软件依赖绘图/表格是在R版本3.4.0和MATLAB 2017a下制作，使用的R包包括人口统计学1.2、StMoMo 0.4以及fanplot。 操作系统：Ubuntu 16.04 LTS 重要提示：Matlab包“trmf-exp-0.1”应该首先下载并安装使用。此软件无法在Windows上运行，并且仅在Linux（如Ubuntu）中进行过测试和验证，MACOS环境下的兼容性未做保证。 使用的数据文件为USMx90.csv，其中包含的是中心死亡率（Mx_1x1），从人类死亡率数据库下载并处理后获得。使用前，请确保在MATLAB环境中正确设置相关路径，并通过运行特定的初始化脚本进行配置。
     
  • 基于MATLAB的滚动轴承时域统计特性分析程序
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    本程序利用MATLAB开发，专注于滚动轴承故障诊断，通过分析其时域内的统计特征参数来评估轴承健康状况。 滚动轴承的时域统计特征MATLAB程序涵盖了均方根值、方根幅值、峭度等10个有量纲指标以及波形因子、峰值因子等5个无量纲指标，适用于轴承多维特征提取及特征降维的研究工作。如有帮助，请给予好评，谢谢！
     
  • 基于MATLAB多时间尺度滚动优化的多能源微网双层调度模型.rar
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    本资源提供了一种基于MATLAB开发的多时间尺度滚动优化方法，应用于多能源微电网的双层调度模型中，旨在提高能源利用效率和系统稳定性。包含详细代码及实验数据。 在能源领域内，多能源微网（MEMG）的调度问题是一个重要的研究方向，特别是在可再生能源快速发展的背景下。MATLAB作为一个强大的数值计算与仿真平台，在解决这类复杂问题中发挥着重要作用。“基于matlab多时间尺度滚动优化的多能源微网双层调度模型”是这一领域的典型应用案例之一，它结合了滚动优化和双层调度策略，旨在提升能源系统的经济性和稳定性。 多能源微网是一种集成了多种能量形式（如风能、太阳能、燃气及电池储能等）的小型电网系统。该系统能够实现局部资源的高效利用与供需平衡。双层调度模型通常包括上层的整体优化和下层的具体控制策略：前者关注整个系统的经济性，通过调整不同能源的比例来最小化运行成本或碳排放；后者则注重实时调节以确保微网内部设备的安全稳定运行。 多时间尺度滚动优化是解决此类动态问题的有效手段。这种方法在每个时间段结束时根据最新的系统状态更新模型参数，并适应未来不确定性变化的需求。分短期、中期和长期进行调度决策，既保证了灵活性又考虑到了预见性。 该模型可能包括以下关键部分： 1. **能源系统的建模**：涵盖各种设备（如发电机、电池及热泵等）的物理特性及其相互作用。 2. **滚动优化算法**：可能会采用动态规划或启发式方法（例如遗传算法和粒子群优化），在每个时间步长内更新模型参数并求解最优调度方案。 3. **上层全局优化**：考虑整个系统的经济性和环保效益，建立多目标函数，包括总成本、碳排放量等指标。 4. **下层局部控制策略**：为每台设备制定调控措施，在符合上级决策的同时确保其安全稳定运行。 5. **不确定性处理机制**：考虑到能源供应波动和负荷需求变化的影响，模型可能包含概率或鲁棒优化方法以应对这种不确定性。 6. **多能源协调管理**：如何高效整合不同类型的能量资源、减少转换损失并提高整体效率是该模型关注的重点之一。 这个MATLAB模型不仅对学术研究具有重要价值，而且对于实际微网运营也提供了宝贵的指导意义。通过模拟和优化可以找到最佳的资源配置与调度策略，并为运营商提供决策支持以促进能源可持续利用。同时，它也可以作为教学案例帮助学生更好地理解和掌握多能源微网调度的相关理论及方法。