本文提供了一些实例，揭示了物体形成动力学中不确定性和绝对确定性原理，这些原理在其物理性质和空间尺度上是不同的：微观世界，纳米粒子和介观结构的物质，天体物理学和宇宙学物体。 在提出的动力学方法下，与绝对确定性原理相比，不确定性原理涵盖了接近平衡和对象形成的过程。 它特别是指纳米范围的问题和介观学以及宇宙学。 两种原理都可以预测到目前为止尚不为人所知或至少没有被充分描述的对象的形成。 其中包括富中子的超重和巨核，生物和有机硅介观物体，宇宙物体的大小大大超过了轻球的大小。

在测量数据的获取过程中,经常存在着不确定性,它们影响着参数估计的可靠性。本文通过把不确定度作为参数融入函数模型,建立了不确定性平差模型。依据残差中不确定性传播规律,确定了残差最大不确定度达到最小的平差准则,利用迭代算法得到了不确定性平差模型的解算方法。通过实例分析了最小二乘平差、整体最小二乘平差和不确定性平差准则下最优解的不同特点,从另一个角度探讨了不确定性观测数据处理方法,推广了现有的误差理论。

为了捕获柔性作业车间调度的多目标和不确定性，构建了具有发布时间不确定性的多目标柔性作业车间调度问题的数学模型（MOFJSSP-RTU），其中，制造时间跨度，拖延性，在各种约束下同时考虑了稳定性和鲁棒性。 为了适当地解决MOFJSSP-RTU问题，提出了一种改进的基于分解的多目标进化算法（IMOEA / D），用于鲁棒调度。 我们算法的新颖性在于它采用了一种新的子问题更新策略，该策略利用了全局信息，允许存档中记录的精英分子参与子代，并结合了基于修复的交叉算子和自适应差分进化（DE基于）的变异算子，有助于更好地平衡算法的探索和开发。 在4个问题实例上的实验结果表明，我们的基于IMOEA / D的鲁棒调度方法具有比最新的多目标优化进化算法（MOEA）更好的收敛性能，并且还擅长于保持解决方案的均匀分配。 还分析了三个目标之间的不同权衡。

随着微电网技术的不断发展，微电网能量管理系统也逐渐成为研究热点。总结了国内外微电网能量管理系统的研究现状，分析了微电网能量管理系统的管理对象、基本功能、设计框架；阐述了微电网能量管理系统集中式控制和分散式控制2种控制结构，并分析了各自的优缺点；介绍了微电网能量管理的基本模型和算法。最后总结出微电网能量管理中需要解决3个问题：可再生能源和可控负荷的不确定性问题、多储能技术的优化配合和联合调度问题、微电网能量管理系统的通信设计和网络安全问题。

确定性随机数生成器基准 用法 确保已安装Java 6/7和ant，然后运行： ant init ant drng-bechmark 项目现场 抽象的 确定性随机数生成器（DRNG）对于各种各样的应用很重要。 但是，某些DRNG的加密安全性不如其他DRNG。 通常，RNG提供的密码学越多，它的速度就越慢。 本文探讨了生成随机数的各种方法，并分析了应用程序的性能要求，以查看在实践中是否可以丢弃不安全的DRNG。 测试将在微型Amazon Web Services实例上进行，以提供可重复的结果。 测试的算法列表 安全的 / dev /随机 java.security.SecureRandom MD2 MD5 SHA1 SHA256 SHA3​​84 SHA512 不安全 java.util.Random 梅森·扭曲者 512a井 井1024a 19937a井 井44497

在可再生能源大规模接入电力系统的背景下，为了利用不同能源互补特性解决电力系统弃风、弃光的问题，建立风电、光伏发电、凝汽式火电机组、热电机组、燃气轮机、联合循环燃气轮机、梯级水电和抽水储能机组的模型，在此基础上，考虑风电和光伏发电出力的不确定和水、热、电能量平衡，建立基于机会约束目标规划的风-光-水-气-火-储联合优化调度模型。为了提高模型求解效率，利用基于采样的机会约束条件确定性转化方法将机会约束条件转化为混合整数约束条件。算例验证了所提模型的有效性。将所提调度模型与现行火电机组“以热定电”、梯级水电“以水定电”的模式进行对比，结果表明所提协调调度模型能够利用不同机组之间的互补特性提高电力系统运行的灵活性，从而提高可再生能源的消纳能力，降低系统运行成本。

程序名称：考虑不确定性的含集群电动汽车并网型微电网随机优化调度 实现平台：matlab-yalmip-cplex/gurobi 代码简介：微电网是指集成了多种分布式电源、储能和负荷的一类小型发–配–用电系统，通过内部各单元的协调运行，可实现高度自治及对配电网的友好接入，是提高可再生能源渗透率的有效手段。本代码涉及的并网型微电网包括分布式电源（汽轮机），需求响应负荷（可平移负荷），可再生能源（光伏），固定负荷，储能设施，集群电动汽车以及与配网交互功率部分。首先考虑负荷与光伏的不确定性，利用拉丁超立方抽样算法生成与削减得到典型场景。其次在分时电价引导下，以总运行成本最低为优化目标，建立基于场景法的随机优化调度模型。本代码为原创代码，注释详细，且将目标函数与约束写成紧凑形式，简洁工整，易于拓展修改，适合新手入门与提高。附带参考文献。

人工智能+专家系统+推理机设计-第五章 不确定性推理

企业信息系统工程中不确定性及其应对技术的研究与应用.pdf

[Ai,Bi,Ci,Di] = deti(u,y) 函数 deti(u,y) 仅使用输入/输出测量来识别离散时间状态空间系统（计算矩阵 A、B、C、D 和系统的阶数）。 该功能不需要大量的输入/输出测量来产生良好和稳定的结果。 大约 45-50 次测量通常就足够了。 尽管如此，请确保您提供足够数量的输入/输出测量。 输入参数 u：我们要识别的系统的输入测量值。 输入参数 y：我们要识别的系统的输出测量值。 该函数返回识别出的矩阵 Ai,Bi,Ci,Di、系统的秩以及识别出的与原始系统之间的拟合优度。 警告：该函数产生顺序（等级）不足的系统的可能性很小。 根据输入/输出测量的数量，该函数将产生更好的估计。 请注意，此函数仅适用于（线性）离散时间状态空间系统，在我们的输入/输出测量中没有干扰。 参考： [1] Moonen M., DeMoor B., Vandenberghe