现行负荷管理方案未考虑工业用户的能效情况、限电先后次序以及负荷反弹效应的影响，且工业用户限电能力的随机性未予以分析。对此，提出两阶段优化策略，第一阶段以标尺竞争机制为基础构建模型，优化限电次序，优化系统整体能效，并将NSGA-Ⅱ与启发式算法结合，对该模型进行求解；第二阶段利用两状态马尔科夫过程对工业负荷随机特性进行分析，提出目标风险值（OaR）决策模型，对第一阶段限电指标进行随机优化，消除负荷反弹效应，提高模型的可操作性和实用性。通过某配网实例，分别采用改进NSGA-Ⅱ算法及黄金分割算法进行求解，对限电次序及额度进行优化计算，测算结果表明所提方法的可行性和有效性。

针对狼群算法求解复杂函数时容易陷入局部极值、计算耗费大、学习能力差等局限性, 提出一种狼群智能算法. 首先, 通过构建智能猎杀行为提高算法自适应学习能力, 降低算法的计算耗费, 构建双高斯函数更新法以增强算法全局搜索能力; 然后, 运用马尔科夫过程证明狼群智能算法的收敛性; 最后, 对多种典型测试函数进行仿真实验并与多种智能算法进行对比分析. 实验结果表明, 所提出算法具有全局收敛性强、计算耗费低、寻优精度高等优势.

对可数状态空间上的马尔可夫过程理论进行了严格而基本的介绍。涵盖主题是：doeBin的理论，一般遍历性质，和连续时间过程。可逆过程和使用其相关的Dirichlet形式来估计收敛到平衡的速率。

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马尔可夫过程的特性研究及应用仿真

mdp（马尔科夫过程）的MATLAB代码，马尔可夫决策过程（Markov decision processes）matlab程序，m文件，从工具箱中调用，有英文说明。本人亲测，程序可用，结果正确。