大数据-算法-非线性共轭梯度算法的研究.pdf

大数据-算法-非单调共轭梯度算法的收敛性.pdf

文章链接：https://blog.csdn.net/shoppingend/article/details/124297444?spm=1001.2014.3001.5502

传统集中式调度方法难以满足高渗透率分布式电能资源接入背景下电力系统经济调度的需求，分布式经济调度方案因具有可靠性高、可扩展性强、通信计算负载均匀等特点得到了越来越多的关注。对电力系统分布式经济调度方法的国内外研究现状进行了综述，重点阐述了一致性算法的原理、应用及成为分布式经济调度主导算法的原因。比较了集中式和分布式经济调度系统及问题的求解过程，分析了分布式经济调度实现过程的关键环节，并对现有关键问题解决方法的优缺点进行了评述，分析了电力系统分布式经济调度方法研究中有待解决的问题并提出了未来可进一步研究的方向。

智能优化算法，用于潮流计算

仿真三个信号源随机混合，采用自然梯度算法解混，最后给出了算法的串音误差

针对利用次梯度算法处理拉格朗日松弛对偶问题时, 计算过程容易出现振荡, 求解效率较低的问题, 首先提 出了一种基于模糊理论的次梯度算法, 利用隶属度函数给出迭代过程中所有次梯度的合适权重, 并将它们线性加权 得到新的迭代方向; 其次证明了算法的收敛性; 最后通过仿真实验验证了该方法的有效性.

本实验报告包括六个实验：正弦信号的相关积累检测；含噪谐波信号的周期图功率谱估计；相关正态分布离散随机过程的产生；确定性最小二乘滤波器的实现；基于AR模型的谐波信号预测与参数估计；线性信道均衡中的LMS梯度算法实现；

多尺度形态梯度算法及其在图像分割中的应用

计算无约束的二元函数的最值,算法思想就是通过不断找出沿着当前值的梯度方向最大化f的a值，就是梯度的矢量的a倍,找出新的x值,直到梯度的模小于给定的阀值为止