简介:摘要本文主要针对家庭智能用电管理系统用电优化算法及其应用价值展开深入研究,先提出了方案设计和功能确定、然后结合分时电价,详细论述了智能用电优化算法的改进和优化。最后借助仿真结果和分析,可以节约居民用户用电费用,将用电效率提升上来,进而充分发挥出家庭智能用电管理系统的作用,保证较高的应用价值。
简介:摘要:本文介绍了一种新的高效优化方法“基于教与学的优化”。该方法研究了教师对学习者的影响。与其他受自然启发的算法一样,TLBO也是一种基于总体的方法,并使用大量的解决方案来进行全局解决方案。人口被认为是一组学习者或一组学习者。TLBO的过程分为两部分:第一部分是“教师阶段”,第二部分是“学习阶段”。“教师阶段”指向教师学习,“学习者阶段”指通过学习者之间的互动来学习。
简介:本文给Milne—Simpson预测一校正法新的导出方法.并以结构优化思想设计出通用性和可靠性较强的算法。
简介:邻接多重表是无向图的一种链式存储结构。基于该存储结构基础之上实现的Dijkstra算法程序,相对于传统的邻接矩阵存储结构,不仅在构造无向图所需的时间减少,而且在计算最短路径的速度有更大的提高,从而优化Dijkstra算法程序,使其时间复杂度降低。
简介:[摘要] PID控制算法是经典的工业工程控制算法之一,增量式PID控制算法是对传统PID控制算法的优化,但其存在静态误差无法消除的影响,因此本文引入遗传算法对其进行进一步优化,并给出了优化步骤,同时给出了一个用遗传算法进行单环系统增量式PID控制器优化设计的仿真实例,并克服了其静态误差无法消除的问题。
简介:摘要:在现代化的今天,我们的周围被数量众多的数据所环绕,如何从这些数据中得到自己想要的内容成为了不可逃避的话题。由于数据量每天都在大量增加,继续使用传统的推荐系统来进行数据的推荐已经不在适合,可能会出现推荐不准确、数据处理速度过慢等情况,导致用户无法准确的得到自己想要的结果。针对以上情况,本实验使用Hadoop框架,利用Hadoop分布式计算的特点并行处理大量数据,提高运行的效率[1]。并采用均值漂移聚类算法对数据集进行处理,解决矩阵稀疏性的问题,使推荐精度提高。
简介:摘要:国民的用电情况有季节性,对于总用电量的需求影响很大,又因为国民用电比较集中,是形成日最大电力需求的主要成分,因此,在新的供用电形势下,开展对居民夏季用电需求的分析与研究,显得尤为重要。
简介:摘要:对重点排污单位进行用电监管是各地进行大气污染防治的重要手段。针对废气排污单位的用电监管设施产生的数据,通过遗传算法可以有效甄别出其中的异常数据,从而精准判断企业废气污染排放设施和治理设施的状态,对排污企业进行远程监管,能够精准打击不正常运行污染防治设施等环境违法行为,为深入打好大气污染防治攻坚战提供技术支撑。