连续凸逼近matlab
时间: 2023-08-23 20:12:54 浏览: 105
连续凸逼近是一种用于解决联合机会约束问题的算法。在Matlab中,可以使用顺序凸近似算法来实现连续凸逼近。这个算法的实现包括几个主要的函数和文件。
首先,主函数main_function.m是算法的核心部分,它包括生成样本、应用CVaR近似、ε近似和直流近似,并返回特定设置的结果。
其次,gensample.m函数用于为所有随机变量生成正态分布的样本。这个函数在生成样本时需要指定维度、条件维度和样本大小。
obj_fun.m是目标函数,用于定义优化问题的目标。
quantile.m是约束的分位数函数,用于计算约束条件中的分位数。
opt_cvar.m、opt_dc.m和opt_eps.m分别是CVaR优化、一步直流近似和ε近似的函数,用于求解优化问题。
con_fun_cvar.m、con_fun_dc.m和con_fun_eps.m是CVaR、一步直流近似和ε近似的约束函数,用于定义约束条件。
lincave.m是凹函数的线性近似函数,用于近似凹函数。
以上是连续凸逼近算法的主要实现部分。你可以根据需要使用这些函数和文件来实现连续凸逼近算法。[1]
参考文献:
[1] 王龙源, 田易之, 谭栋. 基于机会约束规划的风-光-CSP-火联合发电系统优化调度[J]. 现代电子技术, 2022, 45(21): 109-116. DOI: 10.16652/j.issn.1004-373x.2022.21.019. [2] Hong, L. J., Yang, Y., & Zhang, L. (2011). Sequential convex approximations to joint chance constrained programs: A Monte Carlo approach. Operations Research, 59(3), 617-630.