基于动态粒子群算法的动态环境寻优算法

标准粒子群优化算法，单目标，基于粒子群算法PSO的函数极值寻优

多种寻优算法组合,包括CMA-ES、PSO、GA 等算法

CMAS-ES快速寻优，利用开源代码包实现快速寻优

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序寻优matlab代码电动汽车充电计划在不受监管的电力市场中的稳健优化 Nikita Korolko & Zafer Sahinoglu 在这个项目中，我们解决了在不受监管的电力市场中优化电动汽车充电的问题。 由于代表物理电池限制的非线性充电状态曲线，即使在固定电价的情况下，这个问题也是高度非线性的。 我们为单个和多个 EV 充电框架设计易于处理的公式。 在论文的第一部分，我们开发了一种新的高效切割平面方法，可用于解决已知和不确定电价两种情况下的充电优化问题。 本文的第二部分考虑了具有实时电价的后一种情况。 我们获得了名义收费问题的稳健优化对应物，当严格执行预算约束时，从经济角度来看，这尤其重要。 新的稳健配方被证明是易于处理的。 此外，计算实验表明，决策者可以找到在相应目标值方面接近最优的解决方案，并且对于不确定的电价具有鲁棒性。 文件“Article_Robust.pdf”是发表在 IEEE Transactions on Smart Grid 上的论文。 Julia 文件“MINLP_1.jl”解决了第 7 页上的混合整数非线性优化问题 (9)。该求解算法使用了论文第 2 节中描

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