针对风光蓄互补发电系统，提出一种改进的容量优化配置方法，考虑独立和并网两种模式，对风力发电、光伏发电和蓄电池的容量进行最优配置。该方法充分利用风光互补特性，在系统独立运行时，只需较小的蓄电池容量即可保证高供电可靠性，并可减少蓄电池的充放电次数和放电深度；在系统并网运行时，进一步提出采用分时段优化策略来配置所需蓄电池的容量，保证负荷供电需求和入网功率的波动特性满足要求。算例验证了所提改进优化方法的合理性和优越性。

双种群遗传算法求解生产线平衡问题； 在激烈的市场竞争中，制造型企业需要最大化提高生产效率，而生产线平衡问题就是其中重要一步。运用遗传算法解决生产线平衡问题，对生产工序进行重新排列分配，从而得到一个较优解。

为了更加准确地描述城市交叉路口中车辆间的跟驰行为,分析处于跟驰状态下车辆间的跟驰行为特性,结合交叉路口采集的实际数据,对优化速度模型进行了验证。针对优化速度模型与实际数据误差较大的问题,通过简化时变期望间距的表达式,添加与两车车头间距与前车速度相关的加速度补偿项,得到改进后的优化速度模型,结合实测数据对该改进模型进行验证,将结果与原模型进行对比分析。从实验结果可以看出,改进后的优化速度模型与交叉路口中车辆间的实际跟驰行为更为接近。

灰狼算法

特别适合山东大学Nachos操作系统试验，是Nachos的改进优化版本。包含所有试验以及相关试验报告。感觉10分确实有点少！

1.3 特征融合方法与损失函数改进优化 与弱监督网络结构与定位方法不同的是，特征融合方法与损失函数的改进是在前两者的125 基础上帮助前两者可以得到到更好的特征，增加类间距离减少类内距离。关于特征融合现有 的方法大多只是级联 concat 和求和 sum，这些方法限制了层间和层内的本质高阶关系， HIHCA [32] 提出了层级卷积响应的核融合机制使得不同特征可以更好的融合，使得多特征的 优势最大化。通过将卷积激活作为一个局部描述符，层级卷积激活可以处理不同尺度的局部 表示。提出一个基于预测器的多项式核来捕捉卷积激活的高阶统计信息，并通过核融合将多130 项式预测器拓展来对局部建模。 本文的目的是捕捉部件之间更复杂的高阶的关系，写成所 有成分的线性组合，多项式预测如下公式（1）所示。另外 RACNN 引入的排序损失函数、 常用的 triplet loss [33] 、softmax loss 的变种及优化目的都是在缩小类内距离，增加类间距离， 从而使得细粒度识别的效果更好。其中 MAMC [34] 便是提取每张图像的多个区域，然后按照 类别和区域的不同，采用 Triplet Loss 和 Softmax Loss 来训练网络。现有的很多方法是把目135 标的每个部位单独处理，忽略了他们之间的相关性。MAMC 能够拉近相同注意力并且是相 同类别的特征，同时拉远不同注意力或者不同类别的特征。使得分类效果更好。特征融合方 法与损失函数的改进优化这两个方面在细粒度识别领域的应用是最经济适用的，因为在不增 加模型耗时与显存的情况下仅根据训练优化就会使得模型有更好的结果。 (1) 2 应用介绍 140 基于深度学习的计算机视觉近些年发展迅猛，但是视觉算法理论的发展与实际的落地还 有很大的距离。在细粒度识别领域，目前最直接的落地实现便是百度、搜狗等公司推出的车

合理配置风机、光伏、储能等微电源的容量是保证微电网经济、可靠运行的前提。针对并网型微电网容量的配置，借鉴现有分布式光伏运营方式，提出2种并网型微电网的商业运营模式；为充分利用配电网资源和提高微电网孤岛能力，设计了一种综合能量调度策略；对综合考虑微电网经济性、可靠性和可再生能源利用率的风光储容量配置模型的目标函数，提出了结合上述运营模式和调度策略的计算方法；从工程应用角度详述了计算满足电力系统运行规范、微电网友好接入条件的联络线功率限值的方法，作为风光储容量配置模型的约束条件；针对容量配置模型的求解，提出了基于限定搜索范围、增加随机个体等措施的改进遗传算法；利用江苏某岛的风光资源数据进行了仿真分析，验证了所提出的风光储容量配置方法的有效性和优越性。

本资源是对开源的supersocket的优化改进，希望对大家有所帮助