算法 垃圾 阶段jvm

（1）粒子群优化算法分布式电源选址定容 如图12 matlab源代码，代码按照高水平文章复现，保证正确 分析了分布式电源接入配电网前后对网络损耗的影响，在此基础上提出采用混合模拟退火算法的改进粒子群优化算法进行分布式电源选址和定容的计算，其目的是使配电系统网络损耗进一步减少。 最后通过两个算例将本文 ......

电力现货价格模型中的贝叶斯校正与跳变分量个数 Matlab C++-Mex源代码MCMC算法，保证正确 模拟现货电价峰值。 这是通过开发用于贝叶斯模型校准的马尔可夫链蒙特卡罗(MCMC)程序和模型充分性的贝叶斯评估(后验预测检查)来实现的。 通过将消季节化的电力现货价格建模为扩散的总和过程和多重有符 ......

（1）包含线路和发电机N-1安全约束的风力发电的不确定性 如图1-2 源代码，代码按照高水平文章复现，保证正确 Julia编程语言并使用了CPLEX 12.2 随着可再生风能普及率的不断提高，电网运营商面临的主要挑战之一是如何以可靠和成本效益的方式控制输电网。 风力的随机性改变了传统的提前和前瞻机组 ......

算法入门--java 二分查找 1.在排序数组中查找元素的第一个和最后一个位置 给你一个按照非递减顺序排列的整数数组 nums，和一个目标值 target。请你找出给定目标值在数组中的开始位置和结束位置。 如果数组中不存在目标值 target，返回 [-1, -1]。 你必须设计并实现时间复杂度为 ......

2023年4月9日，在社区开发者的期盼中，在春风送暖万物更新的季节里，我们迎来了OpenAtom OpenHarmony（以下简称“OpenHarmony”）3.2 Release新版本的发布。 ......

REFIN：原始数据是否反转 以字节为最小单位，低位变高位，高位变低位， 例如：0001 1001 ==0010 1010==得到的值是1001 1000 ==0101 0100==。 def ref_in(_init): get_str = bin(_init)[2:] # 字符串补全 while ......

（1）微电网能源管理系统基于粒子群优化算法的风力光伏储能风光储系统的实时能量管理 如图123 matlab源代码，代码按照高水平文章复现，保证正确 粒子群优化算法(PSO)，并将其应用于独立风力微型发电机组光伏能源系统的实时最优能量管理问题。 结果表明，所提出的基于pso的能量管理算法在考虑发电成本 ......

用于交流输电网络控制的网络划分算法 源代码：发电机慢相干性，有意控制的孤岛和二次电压控制 源代码 ，代码按照高水平文章复现，保证正确，可先发您文章看是否满足您的要求 现代互联电网的巨大规模使其无法将其作为单个对象进行控制和操作。 将电网细分为多个内部一致的区域可以应对其固有的复杂性并实现更有效的控制 ......

分布式微电网能源交易算法matlab源代码， 代码按照高水平文章复现，保证正确 孤岛微电网之间的能源交易问题，提出了一种分布式算法。 这个问题由几个通过任意拓扑交换能量流的岛屿微网格组成。 提出了一种基于次梯度的开销最小化算法，该算法在实际迭代次数有限的情况下收敛到最优解 几个微电网通过交换能量相互 ......

MATLAB代码：基于小生境粒子群算法的配电网有功-无功协调优化 关键词：配电网优化 有功-无功优化 小升境粒子群 光伏波动性 DG配电网 参考文档：模型部分参考：《基于粒子群算法的含光伏电站的配电网无功优化_孙卓新》 算法部分参考：《分布式光伏接入的配电网无功优化研究_武晓朦》 仿真平台：MATL ......

MATLAB代码：基于粒子群算法的含风光燃储微网优化调度 关键词：微网优化调度 粒子群算法 风光燃储 参考文档：《基于多目标粒子群算法的微电网优化调度_王金全》仅参考部分模型，非完全复现 优势：代码注释详实，适合参考学习，非目前烂大街的版本，程序非常精品，请仔细辨识 主要内容：代码主要构建了含风电机 ......

MATLAB代码：基于改进二进制粒子群算法的含需求响应机组组合问题研究 关键词：机组组合 改进粒子群算法 需求响应 微网 参考文档：《A Modified Binary PSO to solve the Thermal Unit Commitment Problem》完全复现其中的第五章 仿真平台： ......

MATLAB代码：基于benders分解算法的两阶段鲁棒问题求解 关键词：两阶段鲁棒 benders分解法 鲁棒优化 参考文档：《Solving two-stage robust optimization problems using a column-and-constraint generati ......

代码关键词：需求响应 强化学习 动态定价 编程语言：python平台 主题：16、基于强化学习（Q-learning算法）的需求响应动态定价研究 代码内容： 代码提出了一种考虑服务提供商（SP）利润和客户（CUs）成本的分层电力市场能源管理动态定价DR算法。 用强化学习（RL）描述了动态定价问题为离 ......

Python代码：考虑需求响应的基于LSTM算法的住宅居民短期负荷预测 关键词： LSTM 负荷预测 需求响应 用电模式 居民负荷预测 编程语言：python+TensorFlow 平台 主题：基于ANN-lstm的住宅居民需求响应负荷预测 内容简介：代码主要是做的是考虑住宅居民需求响应的短期负荷预 ......

MATLAB代码：基于改进粒子群算法的分布式电源选址定容研究 关键词：分布式电源 选址定容 模拟退火算法 参考文档：《改进的粒子群优化算法在分布式电源选址和定容中的应用》基本复现； 仿真平台：MATLAB 主要内容：代码主要做的是基于改进粒子群算法（模拟退火算法）的分布式电源选址定容模型，首先构建了 ......

MATLAB代码：基于粒子群算法的电动汽车充电站最优选址和定容 关键词：选址定容 电动汽车 充电站位置 仿真平台：MATLAB 主要内容：代码主要做的是一个电动汽车充电站的选址定容问题，提出了能够计及地理因素和服务半径的２步筛选法，以此来确定充电站的候选站址。 以规划期内充电站的总成本 （包括投资、 ......

1. 栈结构 1.1 栈的介绍 栈是一种遵循后进先出(Last In First Out / LIFO) 原则的一种有序集合。 新添加或者要删除的元素都会保存在栈的同一端，我们把它叫做栈顶，另外一端叫做栈底。 1.2 栈的方法 push：将数据压入栈 pop：删除并返回栈顶元素（此方法会修改栈） p ......

1.算法仿真效果 matlab2022a仿真结果如下： 2.算法涉及理论知识概要 数字多媒体技术及互联网技术的迅猛发展，使得图像、视频和音频等多种形式的多媒体数字作品的创作、存储和传输变得极其便利。以mp3为代表的音乐作品通过网络渗透到世界的每一个角落。人们可以很方便地通过网络下载自己喜欢的音乐，这 ......

如何分析、统计算法的执行效率和资源消耗？ 数据结构和算法本身解决的是“快”和“省”的问题，即如何让代码运行得更快，如何让代码更省存储空间。所以，执行效率是算法一个非常重要的考量指标。 那如何来衡量你编写的算法代码的执行效率呢？这里就要用到我们今天要讲的内容：时间、空间复杂度分析。 复杂度分析是整个算 ......

编译原理 3.4.9 题的解析与答案，特别是 4、5 题仅供参考。 题目： Fibonacci 字符串的定义如下： 1) \(s1 = b\) 2) \(s2 = a\) 3) 当 \(k > 2\) 时， \(s_k = s_{k-1} s_{k-2}\) 例如：\(s3 = ab, s4 = a ......

【LBLD】我写了首诗，把滑动窗口算法算法变成了默写题 76.最小覆盖子串 class Solution { public: string minWindow(string s, string t) { unordered_map<char, int> need, window; for (char ......

二分图匹配 $\text{KM}$ $ \text{KM } $ 板题代码（$dfs$做法） $\text{KM}$ 模拟过程（复习时建配合模拟过程进行理解） ......

/** * @file string_BM.cpp * @author Invisiphatom (ethancao16770@gmail.com) * @brief function:build_good_table is based on pictures from https://blog.c ......

注：弗洛伊德算法也可以在数据范围很小时（$10^2$级别）求单源最短路，例如3488.最短路径。优点是弗洛伊德算法相对于Dijkstra更好写，就三个for循环，代码比较短，缺点是只有在数据范围是$10^2$级别才能用。 3488. 最短路径 #include <iostream> #include ......

一、JDK 8 版本下 JVM 对象的分配、布局、访问（概述） 1、对象的创建过程 （1）前言 Java 是一门面向对象的编程语言，程序运行过程中在任意时刻都可能有对象被创建。开发中常用 new 关键字、反射等方式创建对象， JVM 底层是如何处理的呢？ （2）对象的创建的几种常见方式 使用 new ......

1.Java文件从编译到执行的过程 简单总结来说，我认为就4个步骤：编译->加载->解释->执行 编译：将源码文件编译成JVM可以解释的class文件。编译过程中会对源代码程序做语法分析、语义分析、注解处理等操作，最后才生成字节码文件。 加载：将编译后的class文件加载到JVM中。在加载阶段有可以 ......

1. 风险价值（VaR）简述风险价值（value at risk，VaR）是指在一定的持有期和给定的置信水平下，利率、汇率、股价等风险因子发生变化时可能对投资组合造成的潜在最大损失。例如：持有期 1 天、置信水平 95% 的情况下，计算得到的 VaR 值为 1000 万元，则表明该投资组合在1天中有 ......

一、概述 XGBoost是一种基于决策树的集成学习算法，它在处理结构化数据方面表现优异。相比其他算法，XGBoost能够处理大量特征和样本，并且支持通过正则化控制模型的复杂度。XGBoost也可以自动进行特征选择并对缺失值进行处理。 二、代码实现步骤 1、导入相关库 import org.apach ......

目前，深度学习的优化器以反向传播的梯度下降算法为主流。常见的优化器有如下几种： BGD SGD MBGD Momentum RMSProp AdaGrad Adam 1. 批量梯度下降(Batch Gradient Descent, BGD) 2. 随机梯度下降法（Stochastic Gradie ......