Matlab|基于元模型优化算法的主从博弈多虚拟电厂动态定价和能量管理
1 主要内容 主从博弈模型 说明：将 DSO 和 VPP 的拥有者视为博弈的参与者。其中，DSO充当领导者，汇总各 VPP 上报的购售电量，结合上网电价和电网电价，考虑VPP 的价格响应行为，以最大化自身收益为目标为各VPP 制定交易电价；各VPP 充当跟随者，接收 DSO 制定的交易电价，合理安排内部各DER 出力，以最小化运行成本为目标制定与运营商交易的电量。领导者与跟随者之间顺次博弈，构成 St...
Mysql全局优化总结
Mysql全局优化总结 从上图可以看出SQL及索引的优化效果是最好的，而且成本最低，所以工作中我们要在这块花更多时间 服务端系统参数 官方文档：https://dev.mysql.com/doc/refman/8.0/en/server-system-variables.html#sysvar_max_connections 有些系统参数是可以在运行时修改的，修改之后，5.7重启之后会失效，8.0支...
广东一季度社融增长1.2万亿、贷款余额同比增长8.23%，信贷投向结构更加优化
济占全国份额基本一致，增速与广东经济增长和价格水平预期目标基本匹配，处于合理适度区间，为实体经济回升向好提供了稳固有力的支持。”人民银行广东省分行调查统计处副处长邹炜在新闻发布会上说。信贷投向结构更加优化一季度，广东信贷增长呈现有三大特点：信贷投放节奏更加平稳、信贷投向结构更加优化、信贷区域分布更趋均衡。邹炜表示，去年下半年以来，人民银行加强引导信贷均衡投放，缓解金融机构“冲时点”现象，今年一季度贷款...
基于WOA优化的CNN-GRU-Attention的时间序列回归预测matlab仿真
法运行效果图预览 2.算法运行软件版本 3.部分核心程序 4.算法理论概述 4.1卷积神经网络（CNN）在时间序列中的应用 4.2 GRU网络 4.3 注意力机制（Attention） 4.4 WOA优化算法 5.算法完整程序工程 1.算法运行效果图预览 woa优化前 woa优化后 2.算法运行软件版本 matlab2022a 3.部分核心程序 ...............................
粒子群算法优化双向长短期记忆神经网络的多输入单输出回归分析，粒子群算法优化gru神经网络的多输入回归分析
目录 背影 摘要 LSTM的基本定义 LSTM实现的步骤 BILSTM神经网络 粒子群算法优化双向长短期记忆神经网络的多输入单输出回归分析，粒子群算法优化gru神经网络的多输入回归分析 完整代码：粒子群算法优化双向长短期记忆神经网络的多输入单输出回归分析，粒子群算法优化gru神经网络的多输入回归分析(代码完整，数据齐全)资源-CSDN文库 https://download.csdn.net/down...
MATLAB实现禁忌搜索算法优化柔性车间调度fjsp
件的交货期等。 完整代码见:https://download.csdn.net/download/corn1949/89173140 算例数据如下: MATLAB主程序如下: 程序结果如下: 禁忌搜索优化得到的最优目标函数值 bestvalue = 35 禁忌搜索优化得到的最优编码 bestChrom = 1 至 28 列 12 20 5 2 24 ...
Edge的使用心得与深度探索：优化浏览体验的技巧与建议
随着互联网的快速发展，浏览器已经成为我们日常生活中不可或缺的工具之一。在众多浏览器中，微软Edge凭借其稳定性、安全性和功能丰富性备受用户青睐。本文将深入探讨Edge浏览器的各种功能与技巧，帮助用户优化其浏览体验。 文章目录 Edge翻译插件：跨语言沟通更便捷Edge://extensions/：个性化定制您的浏览器Edge怎么卸载：简单操作告别不需要的浏览器Edge://flags/：探索实验性功...
SQL常用脚本查询大全，包含优化
创建25个具体的优化语句及其说明确实是一个庞大的任务，特别是考虑到不同的数据库和查询场景需要不同的优化策略。 我将继续提供一系列的优化示例和技巧，这将帮助涵盖更多常见的优化场景。 1. 避免使用HAVING来过滤行 -- 使用WHERE过滤条件，而非HAVING，除非是对GROUP BY的结果进行过滤 SELECT column_name, COUNT(*) FROM...
2024年第十六届“华中杯”（A题）大学生数学建模挑战赛| 物理建模，多目标优化| 数学建模完整代码+建模过程全解全析
022年美国大学生数学建模比赛的O奖得主，我为大家提供了一套优秀的解题思路，让你轻松应对各种难题。 让我们来看看华中杯 (A题）！ CS团队倾注了大量时间和心血，深入挖掘解决方案。通过物理建模，多目标优化等算法，设计了明晰的项目，团队努力体现在每个步骤，确保方案既创新又可行，为大家提供了全面而深入的洞见噢～ 完整内容可以在文章末尾领取！ 第一个问题是计算2025年每月15日，在晴天条件下，该城区一块面...
【大模型应用极简开发入门（2）】GPT模型简史：从GPT-1到GPT-4：从小数据量的微调到大数据量的强化学习不断优化模型
下一个标记。这个训练过程不一定与最终用户希望模型执行的任务一致。此外，增大语言模型的规模并不能从根本上使其更好地遵循用户的意图或指令。 数据质量导致模型回答出现偏差 通过强化学习与人类反馈进行优化 提示工程来获取所需的答案 四. 从GPT-3到InstructGPT - 监督微调与RLHF 在题为“Training Language Models to Follow Instructi...