搜索资源列表
lcmv
- 基于LCMV的自适应波束成型算法仿真。90度为期望信号、100度为非期望信号，利用LCMV（线性约束最小方案）优化设计阵列处理器，得出相应阵列方向图(LCMV based adaptive beamforming. 90 degree is desired signal. 100 degree is interference signal. LCMV based method to optimize the antenna array receiving, the radiation patte
Optimal dispatching of microgrid_Cplex
- Matlab+YALMIP+CPLEX解决带储能的微电网优化调度问题，以微电网运行成本最小为目标函数，约束条件包含蓄电池SOC约束、交换功率约束、功率平衡等约束，本程序已在Matlab 2015b平台，yalmip version：20171121 CPLEX version：12.8教育版 验证成功(Matlab+YALMIP+CPLEX solves the optimization scheduling problem of microgrid with storage energy, t
E_DirectX
- E_DirectX 2.0 更新日志 - 2015-03-21 12:50 以下更改相对于 E_D3D9 1.0正式版: 1:[!]"E_D3D9" 改名为“E_DirectX".为其他DirectX组件作准备. 2:[!]调用"d3dx9_42.dll"库改为"d3dx9_39.dll"库.直接影响相关的ID3DX...类. 3:[!]优化各类(修改为继承)，删除与基类重复的方法,相对减少源码体积(不
PSOTrainBP
- BP神经网络容易陷于局部极小值，PSO算法在无约束非线性函数优化方面性能优越，通常可以直接找寻到全局最优解，即使不能搜多到全局最优解，也距离全局最优点不远。当然，基本PSO算法陷入局部极值也是有的。对于这个缺点目前还没有找到比较有效、省市的解决方案。本案例实现利用PSO算法和BP算法共同训练神经网络，先将网络进行PSO算法训练，然后BP算法接着进行小范围精细搜索，PSO算法训练神经网络的本质就是将输出误差函数（即能量函数）看成目标函数，PSO对能量函数进行全局寻找最小值。(BP neural n
two-stage robust optimization
- 我们提出了一种列和约束生成算法来解决两阶段鲁棒优化问题。 与现有的Benders式切割平面方法相比，柱式和约束生成算法是一种通用的程序，采用统一的方法来处理最优性和可行性。 对两阶段稳健位置传输问题的计算研究表明，它的执行速度提高了一个数量级。(we present a column-and-constraint generation algorithm to solve two-stage robust optimization problems. Compared with existing
Microgrid optimal scheduling
- 文章以含有蓄电池、光伏、风机以及负荷的微电网为研究对象，在考虑蓄电池充放电约束、微电网与电网功率交换约束等条件下，建立了以负荷平均供电单价最小为目标的日前优化调度模型。并利用改进交叉算子的遗传算法进行求解。以某典型微电网为例进行建模与求解，得到了微电网日前优化调度方案，实现了微电网的经济稳定运行(Taking the micro-grid with storage battery, photovoltaic, fan and load as the research object, consid
CCHP
- 针对冷热电联供型微网中的负荷类型建立能量平衡约束条件。冷热电联供型多微网和主动配电网作为两个不同的利益主体，采用分布式建模方法，建立不同的经济优化目标，联络线电功率作为两者的耦合变量，等效为虚拟负荷和虚拟电源实现冷热电联供型多微网主动配电系统优化模型的并行求解。天津中新生态城的算例表明冷热电联供 型多微网主动配电系统优化经济调度是有效的，能够实现两个利益主体的经济最优。(The energy balance constraint conditions are established for t
Function optimization algorithm
- 遗传算法提供了求解非线性规划的通用框架，它不依赖于问题的具体领域。遗传算法的优点是将问题参数编码成染色体后进行优化， 而不针对参数本身， 从而不受函数约束条件的限制； 搜索过程从问题解的一个集合开始， 而不是单个个体， 具有隐含并行搜索特性， 可大大减少陷入局部最小的可能性。而且优化计算时算法不依赖于梯度信息，且不要求目标函数连续及可导，使其适于求解传统搜索方法难以解决的大规模、非线性组合优化问题。(Genetic algorithm provides a general framework f
f_single
- 在求解装备的资源约束型装配线平衡单目标优化问题时，采用用matlab解决改进的遗传算法。(The single objective problem is solved with matlab language.)
ga
- 在求解装备的资源约束型装配线一类平衡问题时，借助遗传算法，并对遗传算法进行改进，利用matlab程序进行优化求解。(The type 1 assembling line balancing problem for certain equipment is sovled with modified genetic algorithm by using matlab languge.)
gapso
- 在求解装备的资源约束型装配线一类平衡问题时，借助遗传算法和粒子群算法，并对遗传算法和粒子群算法进行改进，利用matlab程序进行优化求解。(The type 1 assembling line balancing problem for certain equipment is sovled with modified genetic-particle swarm optimization algorithm by using matlab languge.)
getparamsbyN
- 在求解装备的资源约束型装配线一类平衡问题时，借助遗传算法和粒子群算法进行优化求解，并对遗传算法和粒子群算法进行改进，利用matlab程序进行优化求解。(The type 1 assembling line balancing problem with resource constrained for certain equipment is sovled with modified genetic particle-swarm algorithm by using matlab languge
simulation
- 在求解装备的资源约束型装配线一类平衡问题时，借助遗传粒子群算法进行优化求解，并对遗传粒子群算法进行改进，利用matlab程序进行优化求解。本次结果是进行仿真的结果。(When solving the resource-constrained assembly line balance problem of equipment, the genetic particle swarm optimization algorithm is used to optimize the solution, a
第6章
- 《无人驾驶模型预测控制》由北京理工大学陈慧岩教授团队编著，详细介绍了应用模型预测控制理论进行无人驾驶车辆控制的基础方法，结合运动规划与跟踪实例详细说明了预测模型建立、方法优化、约束处理和反馈校正的方法，给出了Matlab仿真代码和详细图解仿真步骤。 所有代码都详细提供了详尽的注解，本文件为第六章的所有程序代码(The prediction control of driverless model is compiled by Professor Chen Huiyan of Beijing Uni
New_Result
- 研究能量受限的SWIPT无线通信网络中，基站采用MIMO多天线发送信号给用户节点，在有窃听节点的情况下，通过联合优化发射波束形成矢量、人工噪声协方差和接收PS比来最小化总发射功率，同时保证每个接收机的个体保密率和能量收集约束。(In the energy limited swipt wireless communication network, the base station uses MIMO multi antenna to send signals to user nodes. In t
多目标测试函数集
- 多目标测试函数集DTLZ1-7，无约束的7个多目标优化问题。 输入：种群、目标函数数量、决策变量数量、函数序号 输出：对应的函数值
choxiao-NSGA-II
- 测试nsga2的优化性能,包含zdt系列、sch系列，支持三个目标下的约束求解(NSGA-II TEST,including zdt series,sch series and is okay for a 3-dimensional minimization problem.)