本地电力市场是在分配层面促进可再生能源的效率和使用的一种有前景的理念。然而，作为一个新概念，如何设计和将这些本地市场整合到现有市场结构中，并从中获得最大利润仍然不清楚。在本文中，我们提出了一个本地市场机制，其中最终用户（消费者、小型生产者和能源生产者）之间进行能源交易。由于本地市场可能存在流动性不足的情况，该机制假设最终用户通过与具有批发市场接入权限的聚合器/零售商的双边合同来满足其能源需求。本地市场中允许的竞标和报价受到电价补贴和聚合器收费的限制，以确保最终用户最多能够以预期成本获得能源，而不考虑本地市场的情况。该问题被建模为一个多主单随从的双层优化问题，其中上层定义了代理商利润的最大化，而下层则最大化了本地市场中的能源交易。由于问题的复杂性和最终用户信息的不完全，我们倡导使用进化计算，这是人工智能的一个分支，已成功应用于各种优化问题。

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采用tensorflow（python）实现 YOLO v3目标检测算法，可对图片，包含图片的文件夹、摄像头和视频进行对如下20个类物体的检测。

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针对现有群体智能优化算法在处理多目标功率潮流和电压优化问题时出现的易陷入局部最优、Pareto前沿分布性能不佳等问题，本文结合灰色狼群算法(GWO)和平衡优化器(EO)算法的搜索机制，开发出改进的灰狼平衡算法(GWEO)。该算法在GWO搜索机制的基础上加入了EO的扰动机制，进一步扩大了算法的搜索范围，有效提升了算法搜索结果的收敛性和分布性。然后以IEEE12、33、118节点配电系统为算例，以系统损耗最小、平均电压偏差最小和分布式光伏弃光率最小为优化目标，将GWEO应用到考虑分布式接入场景的配电网多目标功率潮流和电压优化中。优化结果表明，改进的GWEO可为决策者提供更优质、更多样的功率潮流和电压优化方案，因此更能满足实际配电网功率潮流和电压优化的场景需求。

是压缩感知中迭代硬阈值算法的代码，和在MATLAB上进行仿真。

对于逆合成孔径雷达(ISAR)目标成像，从少量压缩测量回波数据重建高分辨率运动目

本程序主要针对对平面场景拍摄图像的拼接，典型应用就是航拍影像的拼接，投影模型使用了相似变换、仿射变换以及透视模型， 或者前两种和透视投影的组合，优化算法使用LM算法，基本思路是每拼接一副影像便使用LM算法对所有模型参数及画布投影点进行优化， 以消除累积误差，程序对中间的特征点检测结果以及匹配结果均保存成了文件，以避免大量影像拼接时对内存的占用；本程序还增加匹 配点添加与删除功能，交互式引导匹配以及区域匹配等等，实际上只要存在重叠关系图像均可以实现交互式匹配点添加，保证任何影像 都能配准到一起，程序经过优化还可应用到无人机航拍视频的拼接上,。 现在测试结果最多拼接600张左右的航拍影像，在不要任何POS信息的情况下能够完美拼接到一起。程序里面附了一组简单的测试影像， 可以试试不同投影模型拼接效果。