如上图所示

摘要 全局优化文献非常重视将棘手的优化问题简化为更易于处理的结构化优化形式。 为了实现这一目标，许多现有方法仅限于对使用可能数学原语子集的显式约束和目标进行优化。 这些在出现更一般的显式和黑盒约束的实际环境中受到限制。 利用混合整数优化 (MIO) 的显着…

python-CST MWS自动采样 前言（未经允许不要转载，更不要抄袭，谢谢。） 做天线设计的时候经常会用到cst进行仿真，有时候需要大量的CST仿真数据，一部分结构参数要求是随机生成的或者是指定的数据组合&#xff0…

拉丁超立方抽样 1.拉丁超立方抽样 拉丁超立方抽样技术最早于1979年由McKay等提出，该方法具有以下优点： 具有均匀分层的特性可以在较少抽样的情况下，得到尾部的样本值 以上两点使得拉丁超立方抽样比起普通的抽样方法更加的高效。 2拉丁超…

风电光伏的场景生成与消减-matlab代码 可利用蒙特卡洛模拟或者拉丁超立方生成光伏和风电出力场景，并采用快速前推法或同步回代消除法进行削减，可以对生成场景数和削减数据进行修改，下图展示的为1000个场景削减至10个典型场景，并获…

import numpy as np #区间下限函数 def partition_lower (lower_limit,upper_limit,number_of_sample): section_variable np.array([lower_limit, upper_limit]).reshape(-1,1) #变量区间上下限列向量 coefficient_f np.zeros((number_of_sample,2)) for i in …

SciPy 的概率分布和分布拟合 简述：概率分布对随机过程进行建模并将其拟合到观测数据。SciPy 的概率分布、它们的属性和方法。通过拟合 Weibull 极值分布来模拟组件寿命的示例。一个自动化的拟合程序，从大约 60 个候选分布中选择最好的。SciPy 中提供了 …

【采样算法】拉丁超立方采样 简介过程一维拉丁超立方采样多维拉丁超立方采样 python编程结论参考 简介 LHS（Latin Hypercube Sampling）是一种分层采样方法，相较于蒙特卡洛采样，减少了迭代次数。其背后的概念并不复杂，…