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不确定性规划（Uncertainty Programming）讲义

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简介：
《不确定性规划（Uncertainty Programming）讲义》系统介绍了在不确定环境下进行决策和优化的方法与技巧，涵盖了理论基础、模型构建及实际应用案例。 清华刘宝碇老师的讲义（PPT）涵盖了多目标规划、模糊规划以及可信度理论等内容。

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  • 不确定性规划（Uncertainty Programming）讲义
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    《不确定性规划（Uncertainty Programming）讲义》系统介绍了在不确定环境下进行决策和优化的方法与技巧，涵盖了理论基础、模型构建及实际应用案例。 清华刘宝碇老师的讲义（PPT）涵盖了多目标规划、模糊规划以及可信度理论等内容。
     
  • 线性规划教程讲义.zip
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    《线性规划教程讲义》是一份全面介绍线性规划理论与应用的教学资料，涵盖基础概念、模型构建及算法实现等内容。 线性规划讲课大纲 **LINEAR PROGRAMMING** - **课程目标** - **先修要求** - **教学内容** - **评分与考试安排** - **课堂规则** - **教材及参考文献** ### 讲座1：引言 - 什么是线性规划？ - 学习线性规划的原因是什么？ - 如何学习线性编程？ - 线性规划的历史 - 怎样解决一个LP问题? - 接下来去哪里？ ### 讲座2: 前提知识 1. 标准形式的LP 2. 内在假设 3. 转换为标准形式 ### 讲座3：线性规划几何学 1. 术语解释 2. 背景知识 3. 图形法 4. 线性编程的基本定理 ### 讲座4: 单纯形方法 1. 单纯形算法 2. 相位一方法 3. 大M 方法 ### 讲座5：对偶性和灵敏度分析 1. 对偶线性规划问题 2. 对偶理论 3. 灵敏度分析 4. 对偶单纯形法 ### 讲座6: 内点算法 1. 动机 2. 基本概念 3. 朴素仿射尺度算法 4. 双重仿射尺度算法 ### 讲座7：鲁棒线性优化 1. 动机 2. 鲁棒模型 3. 解决方案方法
     
  • 非线性规划（Nonlinear Programming）
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    非线性规划是数学优化的一个分支，专注于处理目标函数或约束条件为非线性的最优化问题。它广泛应用于工程、经济等领域中复杂系统的建模与求解。 《非线性规划》（Bertsekas D. 第2版）是学习优化理论与算法的经典教材，深入学习优化算法的必备图书。
     
  • DC_Power_flow.rar_光伏不确定性_不确定性描述_光伏不确定
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    本资源为电力系统分析中的直流潮流程序，专注于研究并描述光伏发电系统的不确定性影响。 在电力系统领域内，光伏电站的功率输出受到多种因素的影响，包括天气条件、季节变化以及设备老化等，导致其输出功率存在显著不确定性。“DC_Power_flow.rar”压缩包文件结合标题与描述来看，显然是针对光伏电站直流侧功率流不确定性的分析。该文件采用奇诺多面体方法来描述这种不确定性。 奇诺多面体是一种数学工具，在概率分析和优化问题中广泛应用，特别是在处理具有多个变量的不确定性场景时更为常见。在光伏发电站的功率预测过程中，它可以帮助构建一个涵盖所有可能输出变化范围的不确定空间。每个平面代表一种潜在的功率输出情况，通过这种方法可以更全面地理解和评估光伏电站的功率波动。 文件“DC_Power_flow.m”很可能是一个MATLAB脚本，用于模拟和分析光伏电站直流侧的电力流动状况。该脚本中通常包含以下关键步骤： 1. **数据输入**：包括关于光伏发电站参数的历史记录（如面板效率、日照强度及温度），以及潜在不确定因素的数据（比如云层遮挡或尘埃覆盖）。 2. **不确定性建模**：利用奇诺多面体方法建立模型，通过定义各种影响因子的边界条件生成一个表示所有可能功率输出组合的多维空间。 3. **电力流计算**：根据每种潜在的功率输出情况来计算直流侧的电能流动。这涉及到光伏阵列电流和电压的关系，并且通常基于I-V曲线和P-V曲线进行分析。 4. **统计分析**：对上述电力流结果进行评估，包括平均值、标准差及概率分布等指标，以量化不确定性对于整个电网的影响程度。 5. **可视化展示**：可能包含功率输出的多维图形表示，帮助用户直观理解各种不确定性的范围和影响。 6. **决策支持**：依据分析所得的信息为调度与运营提供策略建议。例如，在面对光伏发电波动时如何调整电网运行模式。 此压缩包文件提供了对光伏电站不确定性深入研究的方法，对于电力系统规划、操作及调度具有重要意义。通过运用奇诺多面体技术能够更有效地管理和减轻由光伏发电带来的不确定风险，从而提高整个电力系统的稳定性和可靠性。
     
  • 国立交通大学线性规划讲义 slides
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    该《国立交通大学线性规划讲义》提供了一系列关于线性规划理论与应用的核心课程内容，包括模型构建、单纯形法以及Python编程实现等实用技术。 国立交通大学提供了一门由方述成老师讲授的线性规划开放式课程。这门课程涵盖了线性规划的基本理论与应用技巧，并提供了丰富的教学资源供学生学习参考。
     
  • 动态规划课程讲义
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    《动态规划课程讲义》是一份系统介绍动态规划原理与应用的教学资料，涵盖基础概念、算法设计及典型问题求解策略，旨在帮助学生掌握这一重要的计算机科学方法。 动态规划专题课件包括相关论文、课件以及题目，并汇总了多个学校关于动态规划的培训内容。
     
  • 方述成-非线性规划讲义(完整版).zip
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    《非线性规划讲义》是由方述成编写的全面介绍非线性优化理论与方法的教学资料。该讲义涵盖了非线性规划的基本概念、算法及应用实例，适用于研究生课程学习和科研人员参考。 LECTURE 6: CONVERGENCE OF AN ALGORITHM 1. Concept of convergence 2. Rate of convergence LECTURE 7: CONSTRAINED OPTIMIZATION - INTRODUCTION 1. Basic terminologies 2. KKT conditions – motivation 3. Background knowledge LECTURE 8: CONSTRAINED OPTIMIZATION – OPTIMALITY CONDITIONS 1. Basic concepts 2. Necessary conditions – KKT conditions 3. Sufficient conditions LECTURE 9: CONSTRAINED OPTIMIZATION – SENSITIVITY ANALYSIS AND DUALITY 1. Basic concepts 2. Sensitivity analysis 3. Duality theory LECTURE 10: CONSTRAINED OPTIMIZATION – LAGRANGIAN DUAL PROBLEM 1. Lagrangian dual problem 2. Duality gap 3. Saddle point solution LECTURE 11: SOLUTION METHODS FOR CONSTRAINED OPTIMIZATION 1. Primal approach 2. Penalty and barrier methods 3. Dual approach 4. Primal-dual approach LECTURE 12: QUADRATICALLY CONSTRAINED QUADRATIC PROGRAMMING (QCQP) 1. Motivation 2. Convex QCQP 3. General QCQP 4. On-Going Research
     
  • 不确定性计算
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    不确定性计算是一门研究如何在存在不确定性和不完整信息的情况下进行有效决策和推理的学科。它结合了概率论、模糊数学以及统计学习理论等方法，在人工智能、数据挖掘等领域有着广泛应用。 使用MATLAB计算直接测量量的不确定度，并具有GUI界面。
     
  • 整数规划讲义-Xiaoling Sun 2012
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    《整数规划讲义》是由数学家Xiaoling Sun于2012年编写的教材，深入浅出地介绍了整数规划的基本理论和应用方法。 课程讲义涉及的内容可以在B站上搜索“整数规划”找到相关资料。整数规划是指在规划问题中的变量（全部或部分）被限制为整数值；如果在线性模型中，这些变量也被限定为整数，则称其为整数线性规划。流行的求解方法通常仅适用于整数线性规划的情况。要求解的问题中包含的全部或者部分变量必须是整数值的一类数学优化问题被称为整数规划。根据约束条件的不同构成方式，可以进一步细分为线性的、二次的和非线性的整数规划类型。