请解释下面这段程序：%用yalmip的kkt命令 clear clc %参数 price_day_ahead=[0.35;0.33;0.3;0.33;0.36;0.4;0.44;0.46;0.52;0.58;0.66;0.75;0.81;0.76;0.8;0.83;0.81;0.75;0.64;0.55;0.53;0.47;0.40;0.37]; price_b=1.2*price_day_ahead; price_s=0.8*price_day_ahead; lb=0.8*price_day_ahead; ub=1.2*price_day_ahead; T_1=[1;1;1;1;1;1;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;1;1;1]; T_2=[1;1;1;1;1;1;1;1;0;0;0;0;1;1;1;0;0;0;0;1;1;1;1;1]; T_3=[0;0;0;0;0;0;0;1;1;1;1;1;1;1;1;1;1;1;1;1;0;0;0;0]; index1=find(T_1==0);index2=find(T_2==0);index3=find(T_3==0); %定义变量 Ce=sdpvar(24,1);%电价 z=binvar(24,1);%购售电状态 u=binvar(24,1);%储能状态 Pb=sdpvar(24,1);%日前购电 Pb_day=sdpvar(24,1);%实时购电 Ps_day=sdpvar(24,1);%实时售电 Pdis=sdpvar(24,1);%储能放电 Pch=sdpvar(24,1);%储能充电 Pc1=sdpvar(24,1);%一类车充电功率 Pc2=sdpvar(24,1);%二类车充电功率 Pc3=sdpvar(24,1);%三类车充电功率 S=sdpvar(24,1);%储荷容量 for t=2:24 S(t)=S(t-1)+0.9*Pch(t)-Pdis(t)/0.9; end %内层 CI=[sum(Pc1)==50*(0.9*24-9.6),sum(Pc2)==20*(0.9*24-9.6),sum(Pc3)==10*(0.9*24-9.6),Pc1>=0,Pc2>=0,Pc3>=0,Pc1<=50*3,Pc2<=20*3,Pc3<=10*3,Pc1(index1)==0,Pc2(index2)==0,Pc3(index3)==0];%电量需求约束 OI=sum(Ce.*(Pc1+Pc2+Pc3)); ops=sdpsettings('solver','gurobi','kkt.dualbounds',0); [K,details] = kkt(CI,OI,Ce,ops);%建立KKT系统，Ce为参量 %外层 CO=[lb<=Ce<=ub,mean(Ce)==0.5,Pb>=0,Ps_day<=Pdis,Pb_day>=0,Pb_day<=1000*z,Ps_day>=0,Ps_day<=1000*(1-z),Pch>=0,Pch<=1000*u,Pdis>=0,Pdis<=1000*(1-u)];%边界约束 CO=[CO,Pc1+Pc2+Pc3+Pch-Pdis==Pb+Pb_day-Ps_day];%能量平衡 CO=[CO,sum(0.9*Pch-Pdis/0.9)==0,S(24)==2500,S>=0,S<=5000];%SOC约束 OO=-(details.b'*details.dual+details.f'*details.dualeq)+sum(price_s.*Ps_day-price_day_ahead.*Pb-price_b.*Pb_day);%目标函数 optimize([K,CI,CO,boundingbox([CI,CO]),details.dual<=1],-OO) Ce=value(Ce);%电价 Pb=value(Pb);%日前购电 Pb_day=value(Pb_day);%实时购电 Ps_day=value(Ps_day);%实时购电 Pdis=value(Pdis);%储能放电 Pch=value( Pch);%储能充电 Pb_day=value(Pb_day);%实时购电 Pb_day=value(Pb_day);%实时购电 Pc1=value(Pc1);%一类车充电功率 Pc2=value(Pc2);%二类车充电功率 Pc3=value(Pc3);%三类车充电功率 S=value(S);%储荷容量 figure(1) plot(Pc1,'-*','linewidth',1.5) grid hold on plot(Pc2,'-*','linewidth',1.5) hold o

时间: 2023-08-05 12:07:52 浏览: 120
ZIP

YALMIP.zip_iff yalmip_kkt_optimization matlab_yalmip

这段程序是一个用于电力市场中的储能优化问题的代码。程序中使用了YALMIP工具箱中的KKT命令，对问题进行建模和求解。具体来说，程序中定义了一些变量和参数，如电价、购售电状态、储能状态等，并对它们进行了约束和边界条件的设定。程序中的内层是对车辆充电需求的约束条件，而外层则包括了电量平衡约束、储能容量约束和目标函数的设定。最后通过调用optimize函数求解问题，并输出优化结果。程序在求解过程中还绘制了一些图表，以便进行结果分析。
阅读全文

相关推荐

zip

Karush-Kuhn-Tucker最优化条件.zip_KKT优化_KKT程序_Karush_kkt约束最优化_tucker

在优化理论中，Karush-Kuhn-Tucker（KKT）条件是解决约束最优化问题的一种基础方法，它为求解非线性优化问题提供了理论依据。KKT条件是基于Lagrange乘子法的扩展，适用于那些具有等式或不等式约束的优化问题。本文将...
rar

svm.rar_KKT SVM_KKT条件_SVM 的KKT条件_kkt_kkt conditions

在实际操作中，我们通常通过解决其对偶问题来求解SVM，这涉及到KKT条件，即Karush-Kuhn-Tucker（KKT）条件。 KKT条件是优化理论中的一个重要概念，它在约束优化问题中提供了必要条件。当一个函数在一定约束下需要...

请逐句解释分析下面这段程序：%用yalmip的kkt命令 clear clc %参数 price_day_ahead=[0.35;0.33;0.3;0.33;0.36;0.4;0.44;0.46;0.52;0.58;0.66;0.75;0.81;0.76;0.8;0.83;0.81;0.75;0.64;0.55;0.53;0.47;0.40;0.37]; price_b=1.2*price_day_ahead; price_s=0.8*price_day_ahead; lb=0.8*price_day_ahead; ub=1.2*price_day_ahead; T_1=[1;1;1;1;1;1;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;1;1;1]; T_2=[1;1;1;1;1;1;1;1;0;0;0;0;1;1;1;0;0;0;0;1;1;1;1;1]; T_3=[0;0;0;0;0;0;0;1;1;1;1;1;1;1;1;1;1;1;1;1;0;0;0;0]; index1=find(T_1==0);index2=find(T_2==0);index3=find(T_3==0); %定义变量 Ce=sdpvar(24,1);%电价 z=binvar(24,1);%购售电状态 u=binvar(24,1);%储能状态 Pb=sdpvar(24,1);%日前购电 Pb_day=sdpvar(24,1);%实时购电 Ps_day=sdpvar(24,1);%实时售电 Pdis=sdpvar(24,1);%储能放电 Pch=sdpvar(24,1);%储能充电 Pc1=sdpvar(24,1);%一类车充电功率 Pc2=sdpvar(24,1);%二类车充电功率 Pc3=sdpvar(24,1);%三类车充电功率 S=sdpvar(24,1);%储荷容量 for t=2:24 S(t)=S(t-1)+0.9*Pch(t)-Pdis(t)/0.9; end %内层 CI=[sum(Pc1)==50*(0.9*24-9.6),sum(Pc2)==20*(0.9*24-9.6),sum(Pc3)==10*(0.9*24-9.6),Pc1>=0,Pc2>=0,Pc3>=0,Pc1<=50*3,Pc2<=20*3,Pc3<=10*3,Pc1(index1)==0,Pc2(index2)==0,Pc3(index3)==0];%电量需求约束 OI=sum(Ce.*(Pc1+Pc2+Pc3)); ops=sdpsettings('solver','gurobi','kkt.dualbounds',0); [K,details] = kkt(CI,OI,Ce,ops);%建立KKT系统，Ce为参量 %外层 CO=[lb<=Ce<=ub,mean(Ce)==0.5,Pb>=0,Ps_day<=Pdis,Pb_day>=0,Pb_day<=1000*z,Ps_day>=0,Ps_day<=1000*(1-z),Pch>=0,Pch<=1000*u,Pdis>=0,Pdis<=1000*(1-u)];%边界约束 CO=[CO,Pc1+Pc2+Pc3+Pch-Pdis==Pb+Pb_day-Ps_day];%能量平衡 CO=[CO,sum(0.9*Pch-Pdis/0.9)==0,S(24)==2500,S>=0,S<=5000];%SOC约束 OO=-(details.b'*details.dual+details.f'*details.dualeq)+sum(price_s.*Ps_day-price_day_ahead.*Pb-price_b.*Pb_day);%目标函数 optimize([K,CI,CO,boundingbox([CI,CO]),details.dual<=1],-OO) Ce=value(Ce);%电价 Pb=value(Pb);%日前购电 Pb_day=value(Pb_day);%实时购电 Ps_day=value(Ps_day);%实时购电 Pdis=value(Pdis);%储能放电 Pch=value( Pch);%储能充电 Pb_day=value(Pb_day);%实时购电 Pb_day=value(Pb_day);%实时购电 Pc1=value(Pc1);%一类车充电功率 Pc2=value(Pc2);%二类车充电功率 Pc3=value(Pc3);%三类车充电功率 S=value(S);%储荷容量 figure(1) plot(Pc1,'-*','linewidth',1.5) grid hold on plot(Pc2,'-*','linewidth',1.5) hold o

这段程序是基于 MATLAB 和 YALMIP 工具箱实现的一个电力系统的优化问题。下面逐个解释： 1. %用yalmip的kkt命令：注释，表示使用 YALMIP 工具箱中的 KKT 命令。 2. clear 和 clc：清除 MATLAB 工作空间和命令...

yalmip kkt命令

YALMIP中的KKT命令即是利用KKT条件求解优化问题的一种方法，它使用了一个新的内部算法来解决这个问题，其中，不仅会计算出最优解，还会给出相应的乘子和KKT条件。KKT命令适用于遵循凸优化规则的优化问题，并且可以...

请逐条解释分析下面这段程序：%三层博弈，电网-充电站-用户 %电网-充电站，合作博弈，Pareto均衡 %充电站-用户，主从博弈，KKT条件 clear clc %%%%主从博弈%%% PL=[1733.66666666000;1857.50000000000;2105.16666657000;2352.83333343000;2476.66666657000;2724.33333343000;2848.16666657000;2972;3219.66666657000;3467.33333343000;3591.16666657000;3715.00000000000;3467.33333343000;3219.66666657000;2972;2600.50000000000;2476.66666657000;2724.33333343000;2972;3467.33333343000;3219.66666657000;2724.33333343000;2229;1981.33333343000]; a=0.55*PL/mean(PL); b=0.55/mean(PL)*ones(24,1); %b=zeros(24,1); lb=0.2; ub=1; T_1=[1;1;1;1;1;1;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;1;1;1];%%%早出晚归型 T_2=[1;1;1;1;1;1;1;1;0;0;0;0;1;1;1;0;0;0;0;1;1;1;1;1];%%%上班族 T_3=[0;0;0;0;0;0;0;1;1;1;1;1;1;1;1;1;1;1;1;1;0;0;0;0];%%%夜班型 Ce=sdpvar(24,1);%电价 Pb=sdpvar(24,1);%购电 Pc1=sdpvar(24,1);%一类车充电功率 Pc2=sdpvar(24,1);%二类车充电功率 Pc3=sdpvar(24,1);%三类车充电功率 C=[lb<=Ce<=ub,mean(Ce)==0.7,Pb>=0];%边界约束 C=[C,Pc1+Pc2+Pc3==Pb];%能量平衡 L_u=sdpvar(1,3);%电量需求等式约束的拉格朗日函数 L_lb=sdpvar(24,3);%充电功率下限约束的拉格朗日函数 L_ub=sdpvar(24,3);%充电功率上限约束的拉格朗日函数 L_T=sdpvar(24,3);%充电可用时间约束的拉格朗日函数 f=200*L_u(1)*(0.9*42-9.6)+150*L_u(2)*(0.9*42-9.6)+50*L_u(3)*(0.9*42-9.6)+sum(sum(L_ub).*[32*30,32*30,16*30])-sum(a.*Pb+b.*Pb.^2);%目标函数 C=[C,Ce-L_u(1)*ones(24,1)-L_lb(:,1)-L_ub(:,1)-L_T(:,1)==0,Ce-L_u(2)*ones(24,1)-L_lb(:,2)-L_ub(:,2)-L_T(:,2)==0,Ce-L_u(3)*ones(24,1)-L_lb(:,3)-L_ub(:,3)-L_T(:,3)==0];%KKT条件 C=[C,sum(Pc1)==200*(0.9*42-9.6),sum(Pc2)==150*(0.9*42-9.6),sum(Pc3)==50*(0.9*42-9.6)];%电量需求约束 for t=1:24 if T_1(t)==0 C=[C,Pc1(t)==0]; else C=[C,L_T(t,1)==0]; end if T_2(t)==0 C=[C,Pc2(t)==0]; else C=[C,L_T(t,2)==0]; end if T_3(t)==0 C=[C,Pc3(t)==0]; else C=[C,L_T(t,3)==0]; end end for t=1:24 if T_1(t)==0 C=[C,L_ub(t,1)==0]; else C=[C,L_lb(t,1)>=0,Pc1(t)>=0,Pc1(t)*L_lb(t,1)==0,Pc1(t)<=32*30,L_ub(t,1)<=0,L_ub(t,1)*(Pc1(t)-32*30)==0]; end if T_2(t)==0 C=[C,L_ub(t,2)==0]; else C=[C,L_lb(t,2)>=0,Pc2(t)>=0,Pc2(t)*L_lb

这段程序主要实现了一个三层博弈模型，其中电网、充电站和用户之间进行博弈。具体来说，电网和充电站之间采用合作博弈，用户和充电站之间采用主从博弈，并满足KKT条件。 程序分为几个部分： 1. 定义PL、a、b、lb、...

请逐条解释分析下面这段程序：ops=sdpsettings('solver','cplex'); solvesdp(C,-f,ops); Pc=[double(Pc1),double(Pc2),double(Pc3)]; Pb=double(Pb); Ps_day=double(Ps_day); Pb_day=double(Pb_day); S=double(S); Pch=double(Pch); Pdis=double(Pdis); Cost_total=double(f) Price_Charge=double(Ce); Ce=sdpvar(24,1);%电价 z=binvar(24,1);%购售电状态 u=binvar(24,1);%储能状态 Pb=sdpvar(24,1);%日前购电 Pb_day=sdpvar(24,1);%实时购电 Ps_day=sdpvar(24,1);%实时售电 Pdis=sdpvar(24,1);%储能放电 Pch=sdpvar(24,1);%储能充电 Pc1=sdpvar(24,1);%一类车充电功率 Pc2=sdpvar(24,1);%二类车充电功率 Pc3=sdpvar(24,1);%三类车充电功率 S=sdpvar(24,1);%储荷容量 for t=2:24 S(t)=S(t-1)+0.9*Pch(t)-Pdis(t)/0.9; end %内层 CI=[sum(Pc1)==50*(0.9*24-9.6),sum(Pc2)==20*(0.9*24-9.6),sum(Pc3)==10*(0.9*24-9.6),Pc1>=0,Pc2>=0,Pc3>=0,Pc1<=50*3,Pc2<=20*3,Pc3<=10*3,Pc1(index1)==0,Pc2(index2)==0,Pc3(index3)==0];%电量需求约束 OI=sum(Ce.*(Pc1+Pc2+Pc3)); ops=sdpsettings('solver','gurobi','kkt.dualbounds',0); [K,details] = kkt(CI,OI,Ce,ops);%建立KKT系统，Ce为参量 %外层 CO=[lb<=Ce<=ub,mean(Ce)==0.5,Pb>=0,Ps_day<=Pdis,Pb_day>=0,Pb_day<=1000*z,Ps_day>=0,Ps_day<=1000*(1-z),Pch>=0,Pch<=1000*u,Pdis>=0,Pdis<=1000*(1-u)];%边界约束 CO=[CO,Pc1+Pc2+Pc3+Pch-Pdis==Pb+Pb_day-Ps_day];%能量平衡 CO=[CO,sum(0.9*Pch-Pdis/0.9)==0,S(24)==2500,S>=0,S<=5000];%SOC约束 OO=-(details.b'*details.dual+details.f'*details.dualeq)+sum(price_s.*Ps_day-price_day_ahead.*Pb-price_b.*Pb_day);%目标函数 optimize([K,CI,CO,boundingbox([CI,CO]),details.dual<=1],-OO) Ce=value(Ce);%电价 Pb=value(Pb);%日前购电 Pb_day=value(Pb_day);%实时购电 Ps_day=value(Ps_day);%实时购电 Pdis=value(Pdis);%储能放电 Pch=value( Pch);%储能充电 Pb_day=value(Pb_day);%实时购电 Pb_day=value(Pb_day);%实时购电 Pc1=value(Pc1);%一类车充电功率 Pc2=value(Pc2);%二类车充电功率 Pc3=value(Pc3);%三类车充电功率 S=value(S);%储荷容量 figure(1) plot(Pc1,'-*','linewidth',1.5) grid hold on plot(Pc2,'-*','linewidth',1.5) hold on plot(Pc3,'-*','linewidth',1.5) title('三类电动汽车充电功率') legend('类型1','类型2','类型3') xlabel('时间') ylabel('功率') figure(2) bar(Pdis,0.5,'linewidth',0.01) grid hold on bar(Pch,0.5,'linewidth',0.01) hold on plot(S,'-*','linewidth',1.5) axis([0.5 24

13. OO=-(details.b'*details.dual+details.f'*details.dualeq)+sum(price_s.*Ps_day-price_day_ahead.*Pb-price_b.*Pb_day)：目标函数，其中details.b和details.f是KKT系统的向量，price_s、price_day_ahead和price...

请逐条分析下面这段程序：%三层博弈，电网-充电站-用户 %电网-充电站，合作博弈，Pareto均衡 %充电站-用户，主从博弈，KKT条件 clear clc %%%%主从博弈%%% PL=[1733.66666666000;1857.50000000000;2105.16666657000;2352.83333343000;2476.66666657000;2724.33333343000;2848.16666657000;2972;3219.66666657000;3467.33333343000;3591.16666657000;3715.00000000000;3467.33333343000;3219.66666657000;2972;2600.50000000000;2476.66666657000;2724.33333343000;2972;3467.33333343000;3219.66666657000;2724.33333343000;2229;1981.33333343000]; a=0.55*PL/mean(PL); b=0.55/mean(PL)*ones(24,1);; %b=zeros(24,1); lb=0.2; ub=1; T_1=[1;1;1;1;1;1;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;1;1;1];%%%早出晚归型 T_2=[1;1;1;1;1;1;1;1;0;0;0;0;1;1;1;0;0;0;0;1;1;1;1;1];%%%上班族 T_3=[0;0;0;0;0;0;0;1;1;1;1;1;1;1;1;1;1;1;1;1;0;0;0;0];%%%夜班型 Ce=sdpvar(24,1);%电价 Pb=sdpvar(24,1);%购电 Pc1=sdpvar(24,1);%一类车充电功率 Pc2=sdpvar(24,1);%二类车充电功率 Pc3=sdpvar(24,1);%三类车充电功率 C=[lb<=Ce<=ub,mean(Ce)==0.7,Pb>=0];%边界约束 C=[C,Pc1+Pc2+Pc3==Pb];%能量平衡 L_u=sdpvar(1,3);%电量需求等式约束的拉格朗日函数 L_lb=sdpvar(24,3);%充电功率下限约束的拉格朗日函数 L_ub=sdpvar(24,3);%充电功率上限约束的拉格朗日函数 L_T=sdpvar(24,3);%充电可用时间约束的拉格朗日函数 f=200*L_u(1)*(0.9*42-9.6)+150*L_u(2)*(0.9*42-9.6)+50*L_u(3)*(0.9*42-9.6)+sum(sum(L_ub).*[32*30,32*30,16*30])-sum(a.*Pb+b.*Pb.^2);%目标函数 C=[C,Ce-L_u(1)*ones(24,1)-L_lb(:,1)-L_ub(:,1)-L_T(:,1)==0,Ce-L_u(2)*ones(24,1)-L_lb(:,2)-L_ub(:,2)-L_T(:,2)==0,Ce-L_u(3)*ones(24,1)-L_lb(:,3)-L_ub(:,3)-L_T(:,3)==0];%KKT条件 C=[C,sum(Pc1)==200*(0.9*42-9.6),sum(Pc2)==150*(0.9*42-9.6),sum(Pc3)==50*(0.9*42-9.6)];%电量需求约束 for t=1:24 if T_1(t)==0 C=[C,Pc1(t)==0]; else C=[C,L_T(t,1)==0]; end if T_2(t)==0 C=[C,Pc2(t)==0]; else C=[C,L_T(t,2)==0]; end if T_3(t)==0 C=[C,Pc3(t)==0]; else C=[C,L_T(t,3)==0]; end end for t=1:24 if T_1(t)==0 C=[C,L_ub(t,1)==0]; else C=[C,L_lb(t,1)>=0,Pc1(t)>=0,Pc1(t)*L_lb(t,1)==0,Pc1(t)<=32*30,L_ub(t,1)<=0,L_ub(t,1)*(Pc1(t)-32*30)==0]; end if T_2(t)==0 C=[C,L_ub(t,2)==0]; else C=[C,L_lb(t,2)>=0,Pc2(t)>=0,Pc2(t)*L_l

此程序是一个三层博弈的模型，涉及到电网、充电站和用户之间的博弈。程序主要分为三个部分： 1. 充电站与用户之间的主从博弈，使用KKT条件进行求解。 2. 电网与充电站之间的合作博弈，使用Pareto均衡进行求解。 3...
rar

KKT_KKT条件_kkt_KKT方法_

《KKT条件与KKT方法详解》 在优化理论中，KKT条件，全称Karush-Kuhn-Tucker（卡尔乌什-库恩-塔克）条件，是解决非线性约束优化问题的一种基础工具。这个概念对于工程、经济、物理学等多个领域的专业人员来说至关...
zip

分布式光伏消纳的微电网群共享储能配置策略研究 关键词： 仿真软件：MATLAB+YALMIP+CPLEX 根据多个风光荷时序特性

仿真软件：MATLAB+YALMIP+CPLEX 根据多个风光荷时序特性典型场景，建立考虑 2 个不同时间尺度问题的双层规划模型，上层模型负责求解长时间尺度的储能电站配置问题，下层模型负责求解短时间尺度的多微网系统优化运行...
rar

kkt-containing.rar_Internet/IE编程_kkt_kkt 代码

标题中的“kkt-containing.rar”是一个RAR格式的压缩文件，通常用于存储多个文件或文件夹。这个文件似乎属于“Internet/IE编程”类别，并且与“kkt”和“kkt 代码”有关。从描述来看，这可能是一个包含JXTA（Java ...
-

微电网鲁棒优化模型复现与实现：matlab+yalmip+cplex

资源摘要信息:"本资源提供了一套基于MATLAB、YALMIP和CPLEX的微电网两阶段鲁棒优化经济调度模型的原创代码实现。代码不仅复现了《微电网两阶段鲁棒优化经济调度方法_刘一欣》文献中的模型，而且还对文献中的笔误进行...
-

凸优化理论：等式约束与KKT条件

KKT条件是求解这类优化问题的必要条件，它要求目标函数的梯度与约束的拉格朗日乘子的和为0，即 \( \nabla f(x) + A^T \lambda = 0 \) 和 \( Ax = b \)。这里的 \( \lambda \) 是拉格朗日乘子，表示约束的权重。 举...
-

大数据约束优化：BFGS算法求解KKT系统与对称变分不等式

总结起来，本文深入剖析了约束最优化问题的求解策略，特别是使用BFGS算法解决KKT系统的技巧和理论支持，这对于大数据环境下的优化问题求解具有重要的实践指导意义。同时，对于数值算法的开发者和应用者来说，这篇...
-

改进SMO算法：对偶间隙与KKT条件结合的停机策略

"这篇论文研究了基于改进停机准则的SMO算法，旨在解决支持向量机（SVM）训练中，特别是在支持向量回归（SVR）问题上，序列最小优化（SMO）算法训练速度下降的问题。通过引入对偶间隙作为停机准则，论文提出了一种新...
-

Yalmip实现双层优化求解及KKT条件应用

资源摘要信息:"本资源为《双层优化入门(2)-基于yalmip的双层优化求解》教程的压缩包，包含了用MATLAB编程语言结合YALMIP工具箱解决双层优化问题的详细原理说明和代码实现。YALMIP是一个用于优化建模的MATLAB工具箱，...

请逐条解释下面这段程序：clear clc %%%%主从博弈%%% PL=[1733.66666666000;1857.50000000000;2105.16666657000;2352.83333343000;2476.66666657000;2724.33333343000;2848.16666657000;2972;3219.66666657000;3467.33333343000;3591.16666657000;3715.00000000000;3467.33333343000;3219.66666657000;2972;2600.50000000000;2476.66666657000;2724.33333343000;2972;3467.33333343000;3219.66666657000;2724.33333343000;2229;1981.33333343000]; a=0.55*PL/mean(PL); b=0.55/mean(PL)*ones(24,1);; %b=zeros(24,1); lb=0.2; ub=1; T_1=[1;1;1;1;1;1;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;1;1;1];%%%早出晚归型 T_2=[1;1;1;1;1;1;1;1;0;0;0;0;1;1;1;0;0;0;0;1;1;1;1;1];%%%上班族 T_3=[0;0;0;0;0;0;0;1;1;1;1;1;1;1;1;1;1;1;1;1;0;0;0;0];%%%夜班型 Ce=sdpvar(24,1);%电价 Pb=sdpvar(24,1);%购电 Pc1=sdpvar(24,1);%一类车充电功率 Pc2=sdpvar(24,1);%二类车充电功率 Pc3=sdpvar(24,1);%三类车充电功率 C=[lb<=Ce<=ub,mean(Ce)==0.7,Pb>=0];%边界约束 C=[C,Pc1+Pc2+Pc3==Pb];%能量平衡 L_u=sdpvar(1,3);%电量需求等式约束的拉格朗日函数 L_lb=sdpvar(24,3);%充电功率下限约束的拉格朗日函数 L_ub=sdpvar(24,3);%充电功率上限约束的拉格朗日函数 L_T=sdpvar(24,3);%充电可用时间约束的拉格朗日函数 f=200*L_u(1)*(0.9*42-9.6)+150*L_u(2)*(0.9*42-9.6)+50*L_u(3)*(0.9*42-9.6)+sum(sum(L_ub).*[32*30,32*30,16*30])-sum(a.*Pb+b.*Pb.^2);%目标函数 C=[C,Ce-L_u(1)*ones(24,1)-L_lb(:,1)-L_ub(:,1)-L_T(:,1)==0,Ce-L_u(2)*ones(24,1)-L_lb(:,2)-L_ub(:,2)-L_T(:,2)==0,Ce-L_u(3)*ones(24,1)-L_lb(:,3)-L_ub(:,3)-L_T(:,3)==0];%KKT条件 C=[C,sum(Pc1)==200*(0.9*42-9.6),sum(Pc2)==150*(0.9*42-9.6),sum(Pc3)==50*(0.9*42-9.6)];%电量需求约束 for t=1:24 if T_1(t)==0 C=[C,Pc1(t)==0]; else C=[C,L_T(t,1)==0]; end if T_2(t)==0 C=[C,Pc2(t)==0]; else C=[C,L_T(t,2)==0]; end if T_3(t)==0 C=[C,Pc3(t)==0]; else C=[C,L_T(t,3)==0]; end end

这段程序主要是用来求解一个主从博弈问题，其中包含以下几个部分： 1. 清除命令窗口和工作空间中的变量和函数，以便开始新的计算。 2. 定义一个列向量 PL，表示每个时间点的电价。根据 PL，计算出一个列向量 a 和一...
zip

【VRP】遗传算法求解出租车网约车接送客车辆路径规划问题【含Matlab仿真 2153期】.zip

CSDN Matlab武动乾坤上传的资料均有对应的仿真结果图，仿真结果图均是完整代码运行得出，完整代码亲测可用，适合小白； 1、完整的代码压缩包内容 主函数：main.m； 调用函数：其他m文件；无需运行 运行结果效果图； 2、代码运行版本 Matlab 2019b；若运行有误，根据提示修改；若不会，私信博主； 3、运行操作步骤 步骤一：将所有文件放到Matlab的当前文件夹中； 步骤二：双击打开main.m文件； 步骤三：点击运行，等程序运行完得到结果； 4、仿真咨询 如需其他服务，可私信博主或扫描博客文章底部QQ名片； 4.1 博客或资源的完整代码提供 4.2 期刊或参考文献复现 4.3 Matlab程序定制 4.4 科研合作
zip

医用废料检测识别针头针管血渍手术刀等 yolov5标记

医用废料检测识别针头针管血渍手术刀等 yolov5标记
zip

java调用comfyui接口

java调用comfyui接口，通过api json调用，同时可以通过参数替换 api的json中的参数，返回数据包含 ：url 、path、base64方式

最新推荐

recommend-type

使用Python求解带约束的最优化问题详解

在本文中，我们将深入探讨如何使用Python来解决带有约束条件的最优化问题。最优化问题在许多领域，如工程、经济学、数据科学等，都扮演着至关重要的角色。Python提供了强大的库来处理这类问题，例如`sympy`和`scipy`...
recommend-type

MATLAB新功能：Multi-frame ViewRGB制作彩色图阴影

资源摘要信息:"MULTI_FRAME_VIEWRGB 函数是用于MATLAB开发环境下创建多帧彩色图像阴影的一个实用工具。该函数是MULTI_FRAME_VIEW函数的扩展版本，主要用于处理彩色和灰度图像，并且能够为多种帧创建图形阴影效果。它适用于生成2D图像数据的体视效果，以便于对数据进行更加直观的分析和展示。MULTI_FRAME_VIEWRGB 能够处理的灰度图像会被下采样为8位整数，以确保在处理过程中的高效性。考虑到灰度图像处理的特异性，对于灰度图像建议直接使用MULTI_FRAME_VIEW函数。MULTI_FRAME_VIEWRGB 函数的参数包括文件名、白色边框大小、黑色边框大小以及边框数等，这些参数可以根据用户的需求进行调整，以获得最佳的视觉效果。" 知识点详细说明： 1. MATLAB开发环境：MULTI_FRAME_VIEWRGB 函数是为MATLAB编写的，MATLAB是一种高性能的数值计算环境和第四代编程语言，广泛用于算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算等场合。在进行复杂的图像处理时，MATLAB提供了丰富的库函数和工具箱，能够帮助开发者高效地实现各种图像处理任务。 2. 图形阴影（Shadowing）：在图像处理和计算机图形学中，阴影的添加可以使图像或图形更加具有立体感和真实感。特别是在多帧视图中，阴影的使用能够让用户更清晰地区分不同的数据层，帮助理解图像数据中的层次结构。 3. 多帧（Multi-frame）：多帧图像处理是指对一系列连续的图像帧进行处理，以实现动态视觉效果或分析图像序列中的动态变化。在诸如视频、连续医学成像或动态模拟等场景中，多帧处理尤为重要。 4. RGB 图像处理：RGB代表红绿蓝三种颜色的光，RGB图像是一种常用的颜色模型，用于显示颜色信息。RGB图像由三个颜色通道组成，每个通道包含不同颜色强度的信息。在MULTI_FRAME_VIEWRGB函数中，可以处理彩色图像，并生成彩色图阴影，增强图像的视觉效果。 5. 参数调整：在MULTI_FRAME_VIEWRGB函数中，用户可以根据需要对参数进行调整，比如白色边框大小（we）、黑色边框大小（be）和边框数（ne）。这些参数影响着生成的图形阴影的外观，允许用户根据具体的应用场景和视觉需求，调整阴影的样式和强度。 6. 下采样（Downsampling）：在处理图像时，有时会进行下采样操作，以减少图像的分辨率和数据量。在MULTI_FRAME_VIEWRGB函数中，灰度图像被下采样为8位整数，这主要是为了减少处理的复杂性和加快处理速度，同时保留图像的关键信息。 7. 文件名结构数组：MULTI_FRAME_VIEWRGB 函数使用文件名的结构数组作为输入参数之一。这要求用户提前准备好包含所有图像文件路径的结构数组，以便函数能够逐个处理每个图像文件。 8. MATLAB函数使用：MULTI_FRAME_VIEWRGB函数的使用要求用户具备MATLAB编程基础，能够理解函数的参数和输入输出格式，并能够根据函数提供的用法说明进行实际调用。 9. 压缩包文件名列表：在提供的资源信息中，有两个压缩包文件名称列表，分别是"multi_frame_viewRGB.zip"和"multi_fram_viewRGB.zip"。这里可能存在一个打字错误："multi_fram_viewRGB.zip" 应该是 "multi_frame_viewRGB.zip"。需要正确提取压缩包中的文件，并且解压缩后正确使用文件名结构数组来调用MULTI_FRAME_VIEWRGB函数。
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本：布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学，1996年。法语。NNT：电话：00345357HAL ID：电话：00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆，用于存放和传播科学研究论文，无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构，也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

【实战篇：自定义损失函数】：构建独特损失函数解决特定问题，优化模型性能

![损失函数](https://img-blog.csdnimg.cn/direct/a83762ba6eb248f69091b5154ddf78ca.png) # 1. 损失函数的基本概念与作用 ## 1.1 损失函数定义 损失函数是机器学习中的核心概念，用于衡量模型预测值与实际值之间的差异。它是优化算法调整模型参数以最小化的目标函数。 ```math L(y, f(x)) = \sum_{i=1}^{N} L_i(y_i, f(x_i)) ``` 其中，`L`表示损失函数，`y`为实际值，`f(x)`为模型预测值，`N`为样本数量，`L_i`为第`i`个样本的损失。 ## 1.2 损
recommend-type

在Flow-3D中如何根据水利工程的特定需求设定边界条件和进行网格划分，以便准确模拟水流问题？

要在Flow-3D中设定合适的边界条件和进行精确的网格划分，首先需要深入理解水利工程的具体需求和流体动力学的基本原理。推荐参考《Flow-3D水利教程：边界条件设定与网格划分》，这份资料详细介绍了如何设置工作目录，创建模拟文档，以及进行网格划分和边界条件设定的全过程。 参考资源链接：[Flow-3D水利教程：边界条件设定与网格划分](https://wenku.csdn.net/doc/23xiiycuq6?spm=1055.2569.3001.10343) 在设置边界条件时，需要根据实际的水利工程项目来确定，如在模拟渠道流动时，可能需要设定速度边界条件或水位边界条件。对于复杂的
recommend-type

XKCD Substitutions 3-crx插件：创新的网页文字替换工具

资源摘要信息: "XKCD Substitutions 3-crx插件是一个浏览器扩展程序，它允许用户使用XKCD漫画中的内容替换特定网站上的单词和短语。XKCD是美国漫画家兰德尔·门罗创作的一个网络漫画系列，内容通常涉及幽默、科学、数学、语言和流行文化。XKCD Substitutions 3插件的核心功能是提供一个替换字典，基于XKCD漫画中的特定作品（如漫画1288、1625和1679）来替换文本，使访问网站的体验变得风趣并且具有教育意义。用户可以在插件的选项页面上自定义替换列表，以满足个人的喜好和需求。此外，该插件提供了不同的文本替换样式，包括无提示替换、带下划线的替换以及高亮显示替换，旨在通过不同的视觉效果吸引用户对变更内容的注意。用户还可以将特定网站列入黑名单，防止插件在这些网站上运行，从而避免在不希望干扰的网站上出现替换文本。" 知识点: 1. 浏览器扩展程序简介： 浏览器扩展程序是一种附加软件，可以增强或改变浏览器的功能。用户安装扩展程序后，可以在浏览器中添加新的工具或功能，比如自动填充表单、阻止弹窗广告、管理密码等。XKCD Substitutions 3-crx插件即为一种扩展程序，它专门用于替换网页文本内容。 2. XKCD漫画背景： XKCD是由美国计算机科学家兰德尔·门罗创建的网络漫画系列。门罗以其独特的幽默感著称，漫画内容经常涉及科学、数学、工程学、语言学和流行文化等领域。漫画风格简洁，通常包含幽默和讽刺的元素，吸引了全球大量科技和学术界人士的关注。 3. 插件功能实现： XKCD Substitutions 3-crx插件通过内置的替换规则集来实现文本替换功能。它通过匹配用户访问的网页中的单词和短语，并将其替换为XKCD漫画中的相应条目。例如，如果漫画1288、1625和1679中包含特定的短语或词汇，这些内容就可以被自动替换为插件所识别并替换的文本。 4. 用户自定义替换列表： 插件允许用户访问选项页面来自定义替换列表，这意味着用户可以根据自己的喜好添加、删除或修改替换规则。这种灵活性使得XKCD Substitutions 3成为一个高度个性化的工具，用户可以根据个人兴趣和阅读习惯来调整插件的行为。 5. 替换样式与用户体验： 插件提供了多种文本替换样式，包括无提示替换、带下划线的替换以及高亮显示替换。每种样式都有其特定的用户体验设计。无提示替换适用于不想分散注意力的用户；带下划线的替换和高亮显示替换则更直观地突出显示了被替换的文本，让更改更为明显，适合那些希望追踪替换效果的用户。 6. 黑名单功能： 为了避免在某些网站上无意中干扰网页的原始内容，XKCD Substitutions 3-crx插件提供了黑名单功能。用户可以将特定的域名加入黑名单，防止插件在这些网站上运行替换功能。这样可以保证用户在需要专注阅读的网站上，如工作相关的平台或个人兴趣网站，不会受到插件内容替换的影响。 7. 扩展程序与网络安全： 浏览器扩展程序可能会涉及到用户数据和隐私安全的问题。因此，安装和使用任何第三方扩展程序时，用户都应该确保来源的安全可靠，避免授予不必要的权限。同时，了解扩展程序的权限范围和它如何处理用户数据对于保护个人隐私是至关重要的。 通过这些知识点，可以看出XKCD Substitutions 3-crx插件不仅仅是一个简单的文本替换工具，而是一个结合了个人化定制、交互体验设计以及用户隐私保护的实用型扩展程序。它通过幽默风趣的XKCD漫画内容为用户带来不一样的网络浏览体验。
recommend-type

"互动学习：行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动，互动学习以行动为中心的强化学习学会互动，互动学习，以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授：智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授，大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授，Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士，Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先，我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔，"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲，你知道在这篇论文的（许多）错误中，你是我可以依
recommend-type

【强化学习损失函数探索】：奖励函数与损失函数的深入联系及优化策略

![【强化学习损失函数探索】：奖励函数与损失函数的深入联系及优化策略](https://cdn.codeground.org/nsr/images/img/researchareas/ai-article4_02.png) # 1. 强化学习中的损失函数基础 强化学习（Reinforcement Learning, RL）是机器学习领域的一个重要分支，它通过与环境的互动来学习如何在特定任务中做出决策。在强化学习中，损失函数（loss function）起着至关重要的作用，它是学习算法优化的关键所在。损失函数能够衡量智能体（agent）的策略（policy）表现，帮助智能体通过减少损失来改进自
recommend-type

在Flow-3D中，如何根据水利工程的特定需求设定边界条件和进行网格划分，以便准确模拟水流问题？

在Flow-3D中模拟水利工程时，设定正确的边界条件和精确的网格划分对于得到准确的模拟结果至关重要。具体步骤包括： 参考资源链接：[Flow-3D水利教程：边界条件设定与网格划分](https://wenku.csdn.net/doc/23xiiycuq6?spm=1055.2569.3001.10343) 1. **边界条件设定**：确定模拟中流体的输入输出位置。例如，在模拟渠道流时，可能需要设定上游入口（Inlet）边界条件，提供入口速度或流量信息，以及下游出口（Outlet）边界条件，设定压力或流量。对于开放水体，可能需要设置壁面（Wall）边界条件，以模拟水体与结构物的相互
recommend-type

Python实现8位等离子效果开源项目plasma.py解读

资源摘要信息:"plasma.py是一个开源的Python项目，旨在实现8位等离子效果。它基于Alex Champandard的C++代码，并对其进行了端口移植。等离子效果是一种视觉效果，类似于老式电视机的雪花屏，或者老旧计算机显示器的故障显示，它通过动态变化的彩色图案来模拟。在现代计算机图形学中，等离子效果常用于游戏和媒体艺术中，以创造复古或科幻的视觉体验。" "plasma.py项目使用了pygame模块，这是Python的一个跨平台的模块，专为电子游戏设计，包括图形和声音库。在plasma.py中，pygame被用来处理绘图和屏幕更新，允许开发者在Python环境中轻松实现动态的图形效果。该模块的使用简化了编程过程，因为它提供了一个直观的API来控制渲染循环、声音播放以及其他相关的游戏开发功能。" "该代码示例的特别之处在于，它是Alex Champandard所编写C++代码的一个端口版本。Alex Champandard是一位在人工智能和游戏开发领域有广泛影响的开发者。他的C++代码具有高效且精确的特点，因此被广泛应用于图形处理和游戏开发中。将其转换为Python版本，使得更多的开发者能够使用这一技术，特别是那些更熟悉Python而不是C++的开发者。" "此项目为开源软件，意味着源代码是可访问的，并且开发者可以自由地使用、修改和重新分发软件及其源代码。开源软件鼓励社区参与和协作，促进了技术的共享和创新。在这样一个开放的环境中，plasma.py可以不断地改进和扩展，为其他开发者提供灵感，并在不断增长的开源生态系统中发挥其作用。" "文件名称中的'plasma-1.4_win_src'暗示了这是一个Windows平台上的源代码文件，版本号为1.4。这表明该文件是为Windows操作系统设计的源代码包，包含了完整的源代码文件，开发者可以使用它来编译和运行等离子效果程序。这同样表明，尽管是开源软件，该项目仍然注重于特定平台的用户，使其能够更容易地参与到软件的使用和开发中来。" "除了为开发者提供了一个有趣和富有创意的方式来学习和实践图形编程之外，plasma.py还展示了如何将复杂的效果代码从一种编程语言转换到另一种语言，这对学习编程语言间的差异和各自的特性非常有帮助。这对于任何希望深化其编程知识的开发者来说，都是一个宝贵的学习资源。"