matlab代码粒子群算法owf-最优布局 海上风电场布局优化 该项目旨在获得海上风电场中涡轮机的最佳布局。 优化问题旨在找到一种布局，在给定固定数量的涡轮机作为输入的情况下，该布局可将发电损失的百分比降至最低。 由于尾流效应，风电场布局对发电产生很大影响，其中上游涡轮机降低了下游涡轮机感知的风速。 该项目是在MATLAB中开发的，考虑了两种优化方法： 遗传算法； 和 多目标粒子群优化（MOPSO）。 该项目考虑了和中的工作。 顶层布局 . ├── Optimization - Genetic Algorithm # All files related to the optimization using GA ├── Optimization - MOPSO # All files related to the optimization using MOPSO ├── Isocontour # All files related to the code implemented to produce wind speed contours └── README.md 考虑的方法 风电场设

Dynamic programming and optimal control Volume 1

Optimal State Estimation 课后上机练习源码，对于理解书中概念有很大帮助

ADiGator，用于提高 GPOPS-II 的计算效率和可靠性。GPOPS-II: In addition to the original sparse finite-differencing method, the user now has the choice of generating derivative source code using the opensource automatic differentiation software ADiGator. (written by Matthew J. Weinstein and available at http://sourceforge.net/projects/adigator).

该书内容非常全面，涵盖了多种卡尔曼滤波算法及MATLAB实现，作者将多年的工作经验融入此书，使之成为学习卡尔曼滤波的同学一本不可多得的经典参考书。

文献资料 建立状态 覆盖范围 SDDP.jl是一个使用随机双重动态规划解决大型多阶段凸随机规划问题的软件包。 您可以在找到文档。 如果需要帮助，请提交Github问题： :

matlab程序复现自《基于改进粒子群算法的微电网优化调度_姚景昆》 微电网孤岛运行方式是当主网系统的供电系统不稳定运行或发生事故时，微电网系 统与主网系统断开，断开后微电网和主网之间的没有电能交易问题。这种模式下，微电 网中所有的微电源出力来承担整个系统的负荷需求，最佳调度方案有：（1）在负荷用电低谷阶段，微电网的调度方案与并网运行时相同，优先利用 WT和PV发电向负荷提供电能，如果有多余的电量，则检测储能装置的荷电状态，决定是否给储能装置进行充电；如果 WT和PV所发的电量达不到负荷的要求时，对比 MT和FC的发电费用由MT和 FC中发电费用较低的单元向用户提供电能，仍然不能满足是由BT 放电提供。 （2）在用电平段阶段内，WT和PV发电不能满足负荷的用电需求，通过优化计算 来确定 MT 和 FC 的出力。若所发电量能满足负荷需求仍有剩余电量，则根据储能装置 的充放电状态给 BT 充电；若果微电网中WT和PV发出全部电能依然不能满足负荷用 电需求时，则考虑利用 BT放电来供负荷使用。 （3）在用电高峰期阶段内，微电网系统中负荷的用电需求达到高峰，WT 和PV的 发电量不能达到负荷需求时，通过优化计算来确定发电单元使用，原则是优先利用发电 费用比较低的单元来满足负荷的用电需求；若微电网所发的全部电量达不到负荷的用电 需求，则利用 BT放电来满足供电，如果储能装置储存的电量全部释放还不能满足负荷 需求的情况时，由负荷的重要程度由低到高切除，以达到微电网系统的功率供需平衡。

Optimal-LSH 提供了可高效执行的局部性敏感哈希（LSH）。实现了 LSH 最优参数计算。 标签：Optimal

英文版的，动态规划与最优控制。作者：Bertsekas

OPTIMAL CONTROL SYSTEMS