【问题探讨】基于非支配排序的蜣螂优化算法NSDBO求解微电网多目标优化调度研究
主要内容 该模型以环境保护成本和运行成本为双目标构建了微电网优化调度模型，模型目标函数和约束条件复现文献《基于改进粒子群算法的微电网多目标优化调度》，程序的特点是采用非支配排序的蜣螂优化算法NSDBO，实现了柴油发电机、蓄电池、微燃机和主网交互等出力情况，程序实现了四种模式下的求解方案，分别指权值折衷解、总成本最低、运行成本最低和环境保护成本最低，程序采用matlab编写...
什么是慢查询优化,如何使用_OpenSearch-行业算法版_智能开放搜索 OpenSearch(Open Search)
查询优化在日常的业务开发中，opensearch出现慢查询是很常见的，用户不恰当的操作、filter内容过多、某段时间激增的QPS都有可能导致慢查询的现象发生。opensearch提供的慢Query分析可以指定时间段查询高LCU花销的慢Query详情，并获得相应的优化建议，协助您降低成本。慢Quer...
慢SQL的模板化算法优化
变更背景当前慢SQL链路会对每条SQL进行SQL模板化处理，即对原始SQL去除变量参数后得到SQL模板，再对SQL模板进行加密获得SQLHASH。例如，原始SQL为select name, age, score from study where age > 20 and score > 10时：SQ...
【经济调度】基于多目标宇宙优化算法优化人工神经网络环境经济调度研究（Matlab代码实现）
1 概述基于多目标宇宙优化算法（Multi-Objective Universe Optimization Algorithm, MOUA）优化人工神经网络环境经济调度是一种用于解决环境经济调度问题的研究方法。它结合了多目标优化和人工神经网络技术，旨在寻找一组最优解来平衡经济效益和环境影响。环境经济调度是指在环境保护和经济效益之间进行权衡和调整，以实现可持续发展的目标。在这个问题中，我们需要考虑....
【不确定非线性动力系统的优化算法】【动态集成系统优化与参数估计（DISOPE）技术】DISOPE + MOMENTUM + PARTAN 算法提高非线性动态系统的收敛性研究（Matlab代码实现）
1 概述【不确定非线性动力系统的优化算法】【动态集成系统优化与参数估计（DISOPE）技术】DISOPE + MOMENTUM + PARTAN 算法提高非线性动态系统的收敛性研究研究涵盖化学加工工业、机器人、基因组学等应用。动态集成系统优化与参数估计（DISOPE）技术是一种用于优化非线性动力系统的方法。它结合了动态集成系统、动量算法（Momentum）和基于神经网络的参数估计算法（PARTA....
基于布谷鸟优化算法(CS)在微电网优化中的应用研究（Matlab代码实现）
1 概述Yang 等提出了一种新型智能优化算法：布谷鸟算法(Cuckoo Search Algorithm，CSA)[1]，该算法具有参数设置少、收敛速度快、全局搜索性能强等优点，一些研究结果也证明它比遗传算法、粒子群算法、萤火虫算法具有更高寻优性能[2]。这使得CSA 一经提出就被广泛应用到诸多领域，如多目标优化[3]、工程设计[4]、神经网络训练[5]以及计算机网络[6]等。然而，CSA 作....
【电动车】基于多目标优化遗传算法NSGAII的峰谷分时电价引导下的电动汽车充电负荷优化研究（Matlab代码实现）
1 概述文献来源：摘要：在研究电动汽车用户充电需求的前提下,利用蒙特卡洛方法对2种不同充电方式进行模拟并对其进行分析;分析用户响应度对电动汽车有序充电的影响,建立峰谷分时电价对电动汽车负荷影响的模型,在模拟出电动汽车无序充电负荷的基础上,用实际案例对模型进行验证,利用多目标优化遗传算法进行求解,验证峰谷分时电价对电网负荷优化的有效性。 关键词：电动汽车;分时电价;有序充电;电价响应; ...
【负荷预测】基于蚂蚁优化算法的BP神经网络在负荷预测中的应用研究（Matlab完整代码实现）
0 知识回顾智能优化算法—蚁群算法（Python实现）1 ACO-BP算法传统的BP神经网络训练采用的是误差反向传播学习算法,它的优化目标函数相对复杂,较容易出现陷人局部最优、收敛速度慢等问题[6]。由于BP神经网络的训练算法实质上是对其网络权值和阈值进行迭代调整,因此用蚁群优化算法替代BP算法完成对神经网络权阈值的迭代调整,并最终完成神经网络的训练。2 ACO-BP算法基本思路蚁群算法解决优化....
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