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

离散控制Matlab代码 一阶倒立摆最优控制 Invert pendulum Optimal Control 考虑一阶倒立摆简化模型如下图，如图所示为非线性不稳定的倒立摆，目标是通过传感器测量

要运行的文件：mainproc.m 控制向量参数化，也称为直接序列法， 是求解最优控制问题的直接优化方法之一。 直接优化方法的基本思想是将控制问题离散化，然后将非线性规划 (NLP) 技术应用于最终的有限维优化问题。 问题是您希望从时间 $t = 0$ 的 $A=(0,0)$ 转向接近时间 T 的 $B=(4,4)$ 点。运动发生在 $ x_1, x_2$ 平面。 您的控制变量是推力 $u$ 和推力角 $\theta$。 角度 $\theta$ 是从 $x_1$ 轴测量的。 为了让生活变得有趣，在 (3,0) 处有一个大质量，它施加的力与您与质量的距离的平方的倒数成正比。 （详情见发布代码） *问题来自NCSU的“最优控制”课程（由Stephen Campbell博士主持）。

北大 ACM 1163 动态规划 优化版

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。