标题中的“ADMM动态规划求解微电网调度问题”指的是应用交替方向乘子法(ADMM，Alternating Direction Method of Multipliers)来解决微电网的调度优化问题。微电网是一种小型电力系统，它能集成可再生能源、储能装置以及传统电源，以实现高效、可靠和经济的电力供应。在微电网调度中，目标通常是优化能源分配，降低成本，同时满足供需平衡、设备限制和电力质量等要求。 动态规划是解决这类优化问题的一种数学方法，它通过构建一个模型来表示问题的各个状态和状态之间的转移，从而找到最优策略。在微电网调度中，动态规划可以用来决定在不同时间点如何分配和存储能量，以最小化运行成本或最大化效率。 描述中的“数据集+论文复现”表明这个压缩包包含了用于复现研究结果的数据集和相关代码。复现论文结果是科学研究中的重要步骤，确保了研究的可验证性和可靠性。这里的数据集可能包括了微电网的运行数据，如负荷需求、发电能力、储能设备状态等；而代码（如operation_2.m和operationwithoutsess_1.m）则可能是实现ADMM算法的MATLAB脚本，用于处理这些数据并得出调度决策。 标签中的“动态规划”强调了这种方法在微电网调度中的核心地位；“数据集”意味着包含实际或模拟的微电网运行数据；“毕业设计”则提示这可能是一个学术项目，适合学生作为毕业论文的研究主题。 压缩包内的文件名暗示了不同的数据和结果。例如，“ESPEdata.mat”和其变体可能是微电网的仿真数据集；“result_05.mat”和“result_05_load07.mat”可能存储了特定条件下的调度结果；“energylvl.mat”可能涉及的是能量水平信息；而“ Copy_of_”和“_1”这样的后缀可能是不同版本或备份。 这个压缩包提供的内容涵盖了微电网调度的建模、算法实现和结果分析，为研究者提供了一个完整的框架来理解和复现使用ADMM解决微电网调度问题的工作。通过深入研究这些文件，可以学习到动态规划在能源管理系统中的应用，以及如何利用ADMM算法优化微电网的运行。此外，对于学生来说，这也是一个很好的实践案例，能够提升他们对复杂优化问题解决能力的理解。

1.NET下可以直接运行 2.关键代码有非常详尽的解释 3.算法代码非常简洁

面向 Matlab 用户的广义几何规划 (GGP) 求解器原论文请参考http://maranas.che.psu.edu/pub/199​​7/Maranas_and_Floudas,_Computers_and_Chem._Eng.,_1997.pdf GGP在这里表示单项式之前的系数可以为负，这使GP不凸。 这里的 GGP 定义与其他来源（如 Boyd 的工具箱）中的定义不同。 举个简单的例子。 以下问题在 x,y 方面是非凸的： 最小 x 受制于 0.25 * x + 0.5 * y - (1/16) * x^2 - (1/16)*y^2 -1 <= 0 (1/14) * x^2 + (1/14) * y^2 + 1 -(3/7) * x - (3/7) * y <=0 1 <= x <= 5.5 1 <= y <= 5.5 要使用求解器，我们必须转换问题： %

西安交通大学-算法分析作业 动态规划算法时间复杂度分析比较 数据每次从上下左右查找能拓展的数值比当前位置小的最远节点的路径，而Vis把(i,j)搜索结果最长的结果存储起来，i,j递增每次继续向下搜索时，查看是否已经有其状态了，存在直接return，没有就正常搜索，所以这样树中的每个节点均只搜索一次。所以该算法时间复杂度为O（R*C） 用例： 5 5 1 2 3 4 5 16 17 18 19 6 15 24 25 20 7 14 23 22 21 8 13 12 11 10 9

整数规划的问题，比较成熟的代码。对于低版本的matlab比较实用。

使用excel求规划求解，主要包括了线性规划和运输问题的求解

该程序已调试完成且附有数据

【VBA凑数】生成随机求和等于指定数 .xlsm

本代码 以 matlab 为平台，主要 用于求解 二次带约束的规划问题，可以为相关初级学习者提供参考依据

可用于excel 规划求解宏+数据分析宏