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分布鲁棒优化

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简介：
分布鲁棒优化（DRO）是一种数学规划理论，用于处理不确定条件下的决策问题，旨在最小化最坏情况下的期望损失，广泛应用于金融、物流和机器学习等领域。 论文中的方法实现：使用Wasserstein指标的数据驱动分布式鲁棒优化来对约束随机系统的分布鲁棒控制进行研究，并提供了性能保证以及易于重构的特性。

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  • 分布鲁棒优化
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    分布鲁棒优化（DRO）是一种数学规划理论，用于处理不确定条件下的决策问题，旨在最小化最坏情况下的期望损失，广泛应用于金融、物流和机器学习等领域。 论文中的方法实现：使用Wasserstein指标的数据驱动分布式鲁棒优化来对约束随机系统的分布鲁棒控制进行研究，并提供了性能保证以及易于重构的特性。
     
  • 鲁棒约束与鲁棒优化_cplex在鲁棒优化模型中的应用
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    本文章介绍了鲁棒约束和鲁棒优化的概念，并详细探讨了CPLEX软件工具在建立及求解复杂鲁棒优化模型中的应用，提供了解决不确定环境下优化问题的有效途径。 在MATLAB中使用CPLEX求解鲁棒优化模型，并考虑了各种约束条件的书写代码。
     
  • MATLAB分布鲁棒优化代码，重现能源和储备调度的分布鲁棒性问题解决方法
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    本代码实现了一种基于MATLAB的分布鲁棒优化算法，专为解决能源管理和储备调度中的不确定性问题设计。通过该工具，研究人员能够有效地模拟并优化复杂系统下的资源分配策略，确保在各种可能条件下系统的稳定运行和效率最大化。 这段文字描述了一个关于MATLAB分布鲁棒优化程序的介绍，《energy and reserve dispatch with distributionally robust joint chance constraints》一文中提到了该程序。这个程序是学习Wasserstein距离及分布鲁棒性的好资源，代码注释清晰且运行结果正确，并包含理论部分和公式的推导过程。文章基于综合能源系统的分布鲁棒优化问题，是一个很好的参考资料。
     
  • 鲁棒优化的基本介绍与分析
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    鲁棒优化是一种数学规划方法，旨在设计出面对不确定性参数变化时仍能保持性能稳定的解决方案。本文将简要介绍鲁棒优化的基本概念、模型构建以及在实际问题中的应用分析。 鲁棒优化是一种强大的数学建模与优化技术，在处理存在不确定性的复杂问题上表现出色，并在医疗保健、工程管理及金融分析等领域发挥重要作用。 资源描述： 鲁棒优化的目标是在所有可能的不确定性参数实现中找到一个解决方案，以确保约束条件得到满足并使最坏情况下的目标函数值达到最优。通过将原始问题转化为具有多项式计算复杂度的凸优化问题来求解，从而保证了所获解法的稳定性和可靠性。鲁棒优化模型包括不确定性的建模、目标函数和约束条件，其中识别与量化不确定性因素是关键步骤之一。常见的算法有鲁棒线性规划（RLP）及鲁棒非线性规划（RNLP），它们通过不同的数学方法来处理不确定性。 项目源码示例（Python，使用cvxpy库）： ```python import cvxpy as cp import numpy as np # 构造数据 n = 10 # 变量数 m = 5 # 约束数 A = np.random.randn(m, n) b = np.random.randn(m) ``` 这段代码示例展示了如何使用Python中的cvxpy库来实现鲁棒优化模型，构造了数据并定义了一些基本变量以进行进一步的计算和建模。
     
  • 鲁棒优化初探(5)-利用Matlab与Yalmip进行鲁棒优化编程实践
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    本篇文章为《鲁棒优化初探》系列第五篇，将通过实例介绍如何使用Matlab和Yalmip工具箱来进行鲁棒优化问题的建模与求解。 本段落系统介绍了如何利用Matlab与Yalmip工具箱求解单阶段鲁棒优化问题的方法，总共包括三种方法及两个算例：第一种是使用Yalmip中的uncertain函数定义不确定变量，并直接通过鲁棒优化模块进行求解；第二种是将内层优化的最优解KKT条件引入外层优化中，将其转换为单一层次的优化问题来解决；第三种则是利用对偶变换，调整内外层优化的目标方向一致后合并形成单一层级的优化。文章共提供了两个算例：第一个是一个简单的鲁棒选股优化问题（虽然看起来简单但实际变量规模更大），三种方法得出的结果是一致的；第二个是电力系统中的鲁棒经济调度问题，在这个问题中KKT条件和对偶变换两种方法得到的结果一致，但是与直接调用鲁棒优化模块求解结果不同。在代码实现上使用了matlab+Yalmip工具箱，并且对于第二个算例还应用到了MATPOWER工具箱。
     
  • Python实现的鲁棒优化.zip
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    本资料包提供了使用Python编程语言实现鲁棒优化方法的相关代码和文档。包含多种鲁棒优化算法的应用实例及源码解析，适合学习和研究需要。 鲁棒优化的Python实现涉及使用特定库来处理不确定条件下的最优化问题。这类方法可以帮助开发者在面对数据波动或模型参数不确定性的情况下设计出更加稳定可靠的算法解决方案。通过利用如CVXPY这样的工具，可以方便地构建并解决复杂的鲁棒优化任务，在金融、工程及机器学习等领域有着广泛的应用价值。
     
  • 如何实施鲁棒优化.docx
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    本文档《如何实施鲁棒优化》探讨了在不确定性环境下进行决策制定的方法，重点介绍了鲁棒优化的概念、原理及其应用实践，旨在帮助企业及研究者有效应对不确定因素对项目的影响。 鲁棒优化（Robust Optimization）是一个重要的领域，专注于在不确定环境中做出决策。其目标是寻找一个解决方案，在各种可能的扰动或不确定性条件下都能表现良好。 进行鲁棒优化的一般步骤如下： 1. 理解问题和不确定性： - 定义目标：明确你要优化的目标函数。 - 识别不确定性：确定所有可能导致不确定性的因素。例如，供应链管理中的需求波动、供应商交货时间等都是潜在的不确定性来源。 2. 建立鲁棒优化模型： - 模型化不确定性： - 区间不确定性：以区间形式表示不确定性，如需求在某个范围内变化。 - 随机不确定性：用概率分布描述随机变量来表示不确定性。 - 定义鲁棒性：确定如何衡量解决方案的鲁棒性。通常需要考虑最坏情况下的性能表现。
     
  • 鲁棒.zip_鲁棒控制_鲁棒_鲁棒函数_鲁棒控制示例_鲁棒的
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    本资料集聚焦于鲁棒控制理论与应用，包含鲁棒函数解析、控制策略设计及典型实例演示，旨在帮助学习者深入理解并掌握鲁棒控制系统的设计方法。 鲁棒控制实例及代码示例能够根据输入的传递函数生成对应的鲁棒控制器各个控制参数曲线，并最终展示阶跃响应效果。
     
  • 鲁棒优化工具箱Xprog及RSOME
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    鲁棒优化工具箱Xprog及RSOME是专为解决不确定环境下的最优化问题设计的软件包。它提供了一系列算法和模型，帮助用户在面对不确定性时做出更稳健的决策。 文件里包含了MATLAB中的鲁棒优化工具箱Xprog与RSOME，还有一些关于鲁棒优化的学习资料。
     
  • 基于局部鲁棒优化的非凸鲁棒场景生成算法(SGLRO)
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    本研究提出了一种名为SGLRO的创新算法，专注于通过局部鲁棒优化技术解决非凸问题中的鲁棒场景生成难题。此方法能够有效增强决策模型在面对不确定性时的表现和稳定性。 鲁棒优化是一种通过寻找在所有可能的不确定参数值下都可行的解来考虑不确定性问题的方法。此程序实现了包含非凸约束条件下的鲁棒优化问题求解方法。这是Rudnick Cohen等人于2019年提出的一种采用局部鲁棒优化（SGLRO）算法生成场景的技术实现方式。SGLRO是一种基于抽样的策略，它通过随机选取样本并利用这些样本构建最坏情况的场景来寻找稳健的最佳解决方案，并且使用局部鲁棒优化步骤确保最终解的有效性。函数SGLRO.m用于执行该算法，提供输入参数列表及其功能说明。在examples文件夹中包含了Rudnick Cohen等人2019年的所有示例代码，这些示例展示了如何利用SGLRO.m进行操作。