MATLAB在矿区土地复垦中的应用

随着矿区土地复垦研究的深入,数据处理与分析的工作量越来越大。MATLAB是一套高性能的数值计算和可视化软件,在许多领域得到应用。论文介绍了利用MATLAB进行复垦用地结构优化及土地复垦条件分类的方法,通过实例说明,它可明显提高土地复垦数据处理与分析的效率,在矿区土地复垦中有广泛的应用前景。     

线性规划的一种并行修正松弛算法

对求解线性规划问题的松弛算法进行了修正 ,在此基础上提出了一种基于 Cluster结构的并行算法 ,分析了算法的性能 ;基于曙光— 30 0 0大规模并行计算机 ,给出了算法用于求解线性规划问题实例的实验结果 .理论分析和实验结果表明 :修正算法改进了松弛算法的实际性能 ,同时具有较好的并行性和稳定性 ,可用于求解此类大规模科学与工程规划问题的高性能计算     

多目标规划的LINDO求解方法

按多目标优先级逐级展开，将多目标转化为线性规划，再利用LinDo求解，从而使多目标规划的求解变得简单易行。     

Matlab在数学建模竞赛中的应用

数学建模竞赛作为大学生的群众性科技活动越来越受到各高校的重视，对提高大学生建立数学模型、运用计算机技术解决实际问题的综合能力起到积极作用。本文主要运用Matlab软件、结合2003年全国数学建模竞赛题，对解非线性规划问题的数学模型进行探讨，并给出了较为精确的结果。     

One to One营销优化算法的BenchMark验证方法

该文针对OnetoOne营销优化问题,提出了一种BenchMark验证方法。基于这一BenchMark验证方法,对原始Simplex法、DFS法和LIPSOL法进行了基于理论的BenchMark验证和基于MATLAB的BenchMark验证,给出了仿真结论,证明了提出的BenchMark验证方法的有效性。     

求解无功优化的内点线性和内点非线性规划方法比较

将内点线性和内点非线性规划算法应用于求解大型电力系统的无功优化问题，并对两种算法的几个关键问题进行了研究，提出了有效的改进措施。根据从14节点到538节点的5个不同规模试验系统的计算结果，在收敛性能、优化结果和计算速度等方面对这两种算法进行了综合评估。     

电力系统无功优化问题研究综述

无功优化是电力系统安全经济运行的核心问题之一，它的目标是在满足约束条件的前提下，使系统的某个指标或多个指标达到最优，在现代化的能量管理系统（EMS）中占有重要地位，从优化方法的角度出发，介绍了现行的多种无功优化问题的解决途径，特别列出一些新兴的方法，同时指出了各种方法的优势与弱点，较全面地反映了这一科研领域的发展现状。     

电力市场环境下负荷分配问题的罚函数法

电力市场环境下的负荷分配问题由于报价曲线的分段特性使问题更加难以解决。针对报价曲线的分段特性进行处理，将每台机组出力等值为几台机组出力和的形式，并增加机组功率平衡约束，以罚函数方法和SQP方法解决后来形成的0，1变量整数规划问题及其线性的连续变量规划问题，本算法经过一个小系统检验证明非常有效。     

线性规划在经济预测中应用

本文先介绍了用最小二乘法进行线性回归预测的方法,并分析了其不足,即当存在着极端的异常情况时,往往存在着较大的预测误差。其次本文介绍了另一种建立预测方程的方法一线性规划法,并详细分析了模型的建立过程。文章最后举一实例,将两种方法进行比较,结果证明,当存在着异常情况时,线性规划是一种较好的预测方法。     

遗传算法在电力系统无功优化中的应用综述

遗传算法是近十年来发展的基于自然选择规律的一种优化方法，算法能成功的解决无功变量中的离散问题，避免常规数学优化方法的局部最优现象。本文详细阐述了简单遗传算法以及遗传算法与其它算法相结合的混合算法在电力系统无功优化中的应用和今后的发展方向。