【微电网优化】基于粒子群算法求解冷热电联供综合能源系统多目标运行优化问题含Matlab源码

为提供个性化学习空间，优化在线学习效果，文章介绍了一种基于领域本体和语义相似度的个性化学习路径推荐策略。首先对根据领域知识点及其关系构建本体库，建立其知识点间语义层面的关系，并用Protégé进行了本体形式化编码；然后基于本体，设计了学习路径生成策略和相关知识协同策略；最后，结合决策支持系统课程现有网络资源设计并开发了原型系统，实现了个性化学习引导及资源空间的优化。

基于分布式优化的微电网下垂控制

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研究存在未知短时延、丢包和系统不确定性的网络化切换控制系统故障检测与时域优化问题. 首先基 于观测器构建残差发生器, 结合Lyapunov 函数方法和平均驻留时间方法分析系统的稳定性, 并以线性矩阵不等式(LMI) 形式给出故障检测滤波器的求解方法; 然后为了改善故障检测系统的性能, 采用后置滤波器对残差信号进行时域优化, 并利用奇偶空间方法给出其最优解; 最后设计并推导出自适应阈值. 仿真结果验证了所提出方法的有效性.

matlab生成算法代码ParNMPC版本1903-1 1903-1版的新功能： 原始对偶内点法 改进的用户界面 更好的性能 线搜索 介绍 主页： ParNMPC是用于非线性模型预测控制（NMPC）的MATLAB实时优化工具包。 ParNMPC的目的是为NMPC问题表述，闭环仿真和部署提供一个易于使用的环境。 使用ParNMPC ，您可以非常轻松地定义自己的NMPC问题， ParNMPC会自动为单核或多核CPU生成自包含的C / C ++代码。 即使只有一个内核， ParNMPC也非常快（计算时间通常在$ \ mu $ s范围内），并且启用并行计算时可以实现很高的加速比。 强调 符号问题表示 使用OpenMP自动并行C / C ++代码生成 收敛速度快（达到超线性） 高度可并行化（最多可以使用N个核，N是离散化步骤的数量） 高加速比 MATLAB与Simulink 安装 克隆或下载ParNMPC 。 解压缩下载的文件。 要求 MATLAB 2016a或更高版本 MATLAB编码器 MATLAB优化工具箱 MATLAB并行计算工具箱 MATLAB符号数学工具箱 Simulink编码器 支

贝叶斯先知 先知温度模型的贝叶斯优化，具有每日和每年的季节性以及额外的回归系数 如果您喜欢BayesianProphet，请给它加星号，或拨叉并作出贡献！ 先知分解显示了趋势以及英国剑桥温度观测的年度和每日季节性： 安装/使用 必需的： 最新版本的 包 程序包 包 要安装python软件包： pip install -r requirements.txt 安装以上依赖项后， 克隆存储库并在Jupyter的本地安装中打开笔记本，或 远程尝试笔记本 -可编辑 -可编辑 在上 在查看 细节 有关数据（包括清洁），基线模型，每日和每年的季节性描述以及R先知模型的详细说明，请参阅我的时间序列和R资料库中有关Cambridge UK温度预测的其他模型。 假设和限制已包含在上述存储库中，此处不再赘述。 我的剑桥大学计算机实验室气象站R Shiny存储库中提供了其他探索性数据分析。 我的主

BHBO 算法是一种基于种群的方法，它通过一种受黑洞现象启发的机制将创建的种群演化为最优解。 参考- Bouchekara, HREH (2013)。 使用基于黑洞的优化技术优化电磁设备设计。 IEEE 磁学汇刊，49(12)。 doi:10.1109/TMAG.2013.2277694 - Bouchekara, HREH (2014)。 使用基于黑洞的优化方法的最佳潮流。 应用软计算，24, 879–888。 doi:10.1016/j.asoc.2014.08.056 - Smail, MK, Bouchekara, HREH, Pichon, L., Boudjefdjouf, H., Amloune, A., & Lacheheb, Z. (2016)。 使用时域反射计和改进的黑洞算法对布线网络进行无损诊断。 无损检测和评估。 doi:10.1080/10589759.201

基于近弹道优化的方法提出了一种高性能的单行载流子光电二极管(UTC-PD)的设计方案,用该方案制备的UTC-PD具有大的响应速度、响应度和饱和输出,且可减轻负载电压摆幅效应。设计的新光电二极管采用具有渐变掺杂的部分耗尽吸收层。在收集层底部插入p型掺杂薄电荷层,对器件内部电场进行了优化设计,让光生电子以过冲速度漂移,这样可减少电子的渡越时间,并使器件具备了高偏置电压操作能力,从而增大3 dB带宽,提升饱和性能。仿真分析表明,在8 V的高反向偏置电压条件下,有源区面积为16 μm 2的该器件可以获得超过86 GHz的3 dB带宽,响应度为0.17 A/W。

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