MGU网 GCN辅助的多尺度两阶段网络在OCP图像中对视网膜层和椎间盘进行联合分割 代号 该代码即将推出。 结果 结果即将到来。 引文 如果您使用此代码进行研究，请考虑引用以下文章： 接触 如有任何疑问，请联系

针对多模态优化问题, 提出一种动态小生境半径两阶段多模态差分进化算法. 基于构象空间退火思想, 设计一种两阶段退火策略来动态调整小生境半径, 并根据退火过程将整个优化过程分为两个阶段. 在第1 阶段, 通过差分限制变异策略生成高质量的新个体来维持种群的多样性, 促进多模收敛; 在第2 阶段, 利用种子邻近变异策略对已探测到的生境高度搜索, 加快算法的收敛速度. 实验结果表明, 所提出算法能够有效实现从全局探测到局部增强的自适应平滑过渡, 是一种有效的多模态优化算法.

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针对基本遗传算法（简称BGA）常常存在局部收敛以及收敛解精度不高等方面的不足，提出了一种改进的算法——两阶段遗传算法，给出了算法的结构及具体的实施策略，进而利用Markov链理论和仿真技术分析了该算法的收敛性能，结果表明该算法具有操作简单、鲁棒性强等特点，不仅可以有效地避免寻优过程中的“早熟”现象，而且在很大程度上能提高最优解精度，适合于大规模、高精度的优化问题。

代码构建了两阶段鲁棒优化模型，并用文档中的相对简单的算例，进行benders分解算法的验证，此篇文献是benders分解算法的入门级

“源-网-储”协调规划是提高非水可再生能源发电量占比的关键技术之一。计及非水可再生能源和负荷的时序特征，提出了基于时序生产模拟的“源-网-储”协调规划方法。在静态规划的基础上，考虑电源、网架和储能的动态运行特征，将非水可再生能源发电量占比作为约束条件以提高模型的适用性。采用多面体集合刻画非水可再生能源和负荷的不确定性，建立满足非水可再生能源发电量占比目标的两阶段鲁棒优化模型，并引入不确定性调节参数以降低决策方案的保守性。通过强对偶理论和大M法将难以直接求解的min-max-min问题转化为双层规划问题，并采用列和约束生成算法求解得到非水可再生能源和储能的多点布局方案以及线路扩展方案。以IEEE 118节点系统为算例，分析了非水可再生能源消纳目标及不确定性对规划方案的影响，结果验证了所提方法的有效性。

随着高比例可再生能源接入综合能源系统，在系统规划及运行优化过程中充分考虑不确定性及电/热储能灵活性的问题至关重要。提出了一种考虑可再生能源及多能负载不确定性的综合能源系统两阶段规划-运行联合优化方法。充分挖掘电/热储能的灵活性与上述不确定性的关系，进行互补平衡并改善系统的可靠性与经济性。所提出的两阶段优化问题在第一阶段主要考虑综合能源系统及储能设备的规划问题，包含0-1变量；第二阶段考虑系统运行问题，包含不确定性参数及多种连续变量。通过仿真算例分析了多类型储能配置对综合能源系统规划问题的影响和不确定性参数的场景数量在两阶段随机优化问题中的影响，并对比分析了两阶段随机优化与两阶段鲁棒优化的优缺点。分析结果为综合能源系统灵活配置电/热储能设备、考虑不确定性参数问题提供建模求解的策略及建议。