我已经使用粒子群优化算法为 IEEE 30 总线测试系统解决了最优无功调度问题。 控制变量，如发电机的无功输出（发电机母线电压）、变压器的抽头比和并联补偿器（如电容器）的无功输出等。已经通过 PSO 算法进行了优化，以在满足给定的一组约束的同时最小化总传输有功功率损耗。 详情请参考 ORPD_introduction 文件。
2021-11-05 23:57:42
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针对NSGA-II算法在模拟二元交叉算子（SBX）算子，收敛速度和分集性能方面的不足，将反向学习机制（RLM）应用于初始化和进化过程。通过一系列的ZDT测试函数在收敛性和多样性评估两个方面，表明改进的NSGA-II算法在收敛速度，收敛性和多样性方面都优于NSGA-II算法。
2021-11-05 21:39:20
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Convex Optimization 剑桥大学 凸优化理论 Cambridge University Press
2021-11-05 20:48:09
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Borwein J.M., Lewis A.S. Convex analysis and nonlinear optimization (draft, 2000)
经典书
2021-11-05 20:20:18
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大师Bertsekas的经典力作，Convex Analysis and Optimization，包含教材和相应的习题答案，特别适合自学
2021-11-05 17:16:47
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拓扑优化的经典书籍英文原版，sigmund的教授力作，学习拓扑优化的强烈推荐
2021-11-05 17:12:37
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SNTO 是一种全局优化方法，在多维域中生成许多点； 选择最佳点，并围绕最佳点的邻域收缩域。 参见示例：统计学中的数论方法 作者：K?ai-t?ai Fang, Yuan Wang
2021-11-05 02:08:33
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此提交说明了如何使用并行计算循环对 Simulink 中表示的流程进行优化。 本次提交的目的是为您提供一个工具，您可以对其进行调整并将其应用到您自己的研究中。 因此，所呈现的过程很简单。 本次提交中提出的优化问题涉及 PI 控制器增益的选择。 基于此提交，您可以创建自己的代码/模型来解决优化问题。 您可以在以下位置找到使用 PSO（以并行计算模式运行）的示例： [1] 米哈尔丘克·马雷克； 乌夫纳尔斯基·巴特沃米耶； Grzesiak Lech M .； 电动汽车混合动力储能系统模糊逻辑控制器的粒子群优化。 在：电力电子与应用（EPE'16 ECCE Europe），2016 年第 18 届欧洲会议。 IEEE，2016 年。 1-10。 [2] 米哈尔丘克，马雷克； Grzesiak Lech M.; 乌夫纳尔斯基·巴特沃米耶； 电池-超级电容储能系统的实验参数辨识。 在：工业电子 (
2021-11-03 22:09:11
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