此代码侧重于最小化有功功率损耗。 首先，我们从所需的电力系统中获取数据，然后我们定义优化算法的参数，例如迭代次数、总体规模以及目标变量的最小值和最大值。 目标变量是： TAP、母线电压和分流器的值。 定义优化算法参数后，执行经典潮流程序，计算优化函数值。 现在迭代过程在算法达到默认迭代次数后开始，它显示了目标变量的初始值与优化算法的新值之间的比较，也显示了最优值的演化过程作为有功功率的损失。 在文件夹中，有一张关于 Jaya 算法如何工作的图像。 注意：代码设计用于任何电力系统，只需添加到文件夹并在代码中调用它。 请记住，优化过程可能需要几秒到几分钟才能收敛，具体取决于目标变量的数量和迭代次数。 要了解有关 Jaya 算法的更多信息： http://www.comingscience.com/ijiec/Vol7/IJIEC_2015_32.pdf 如果您遇到任何问题，可以通过电子邮

STM32F407最小系统板、飞控板原理图及PCB，用cadence软件打开。

一只猫和一只老鼠在一个矩形的迷宫中。迷宫中的每个方格可以是空的，或者含有障碍。猫和老鼠可以进入任意一个空的方格中。但是，无论猫或老鼠都不能进入有障碍的方格。现在,猫想捉到老鼠,它首先去计算如何才能最快走到老鼠的地方。要求: . 控制台程序. . 控制台输入: . 地图大小(长宽) . 障碍的出现的几率. . 猫的位置/老鼠的位置 . 控制台输出: . 原始的地图(格式参考上面) . 猫最少要走多步可以到达老鼠的位置. . 猫走的路径(用地图表示)

基于matlab语言的电力系统最小二乘法状态估计算法-毕业设计(完整版)资料.doc

STM32F103RCT6最小系统图

该代码实现了 Chen 等人中给出的算法。 al 1991。它需要用户的最大容忍度。它从总 M 个回归量中选择 Ms 显着回归量。 不幸的是，训练 RBF 网络后获得的错误并不如预期。 我的代码有错误吗？？？ 请随时修改此代码并将您的建议邮寄给 anshuman0387[at]yahoo[dot]com。 在这方面的任何帮助将不胜感激

针对机理模型难以刻画的热轧精轧生产过程, 采用基于数据子空间的偏最小二乘方法建立热轧轧制力数据模型, 并构建轧制力优化模型, 利用改进的粒子群优化算法对优化模型计算求解. 结果表明, 使用数据驱动方法建立的轧制力数据模型能够揭示精轧过程轧制力的机理规律, 可以替代机理模型在实际系统中的应用. 通过对整体优化模型的求解, 可以提高热轧精轧产品的质量, 降低能源消耗, 表明基于数据驱动的建模和优化方法在实际生产中具有较大的应用价值.

matlab输入函数公式代码varpro2 用于可分离非线性最小二乘优化问题的可变投影算法 VARP2 的相当快速的 MATLAB 实现。 关于 该软件允许您有效地解决最小二乘问题，其中对某些参数的依赖是非线性的，而对其他参数的依赖是线性的。 特别是，这个软件可以让你解决表格的问题 min_{a,B} |X - F(a) B|_F^2 + | R*a |_2^2 其中 X 是大小为 m × n 的数据矩阵，F(a) 是矩阵值函数（维度为 m × l 的矩阵），具有向量输入 a（对 a 的条目的依赖性可能是非线性的），R 是矩阵，B 是 al by n 矩阵。 代码需要的是一个函数，用于评估任何 i 的 F(a) 和 dF(a)/da_i（有关更多详细信息，请参阅代码文档）。 通常情况下，dF(a)/da_i 是一个稀疏矩阵。 在这种情况下，建议返回一个稀疏矩阵。 带有 R 的术语是可选的，可以用标量（对应于 Tikhonov 正则化）或矩阵来指定。 VARP2 算法基于以下会议记录报告： 用于解决非线性最小二乘问题的变量投影算法的扩展和使用，GH Golub 和 RJ LeVeque

该工具箱主要用于商业用Matlab软件包使用。Matlab的工具箱已经在不同的计算机体系结构编译和测试，包括Linux和Windows。大部分函数可以处理的数据集可高达20，000或更多点的数据。LS- SVMlab对Matlab接口包括一个适合初学者的基本版本，以及一个多类编码技术和贝叶斯框架的更先进的版本。

ASCE7-10-建筑物和其他结构最小设计荷载-中文版.pdf