确定性算法

探讨了几种确定性算法在全局最优化问题中的应用。这些算法被设计用于数学建模和解决复杂的优化挑战。

此脚本展示了1和2之间的简单求和(1/x)。事实上，它是通过积分法分析1和2之间的1/x。您可以用它来进行求和。只需修改初始点和最终点的变量ni和nf作为n。然后修改要求和的表达式。将原始代码的结果与ln(2)的数值结果进行比较。

不确定性空间数据挖掘算法模型在实际应用中展现出其独特的价值和效果。

科学决策的基石是合理的决策分析方法。决策分析作为一种系统性的分析方法，专门用于研究不确定性问题。其核心目标是改进决策过程，从众多备选方案中筛选出最佳方案，以实现特定目标。 针对不同的决策情境，我们可以采用不同的决策分析方法： 确定性情形 不确定性情形 随机性情形 多目标情形 多人决策情形

在matlab环境下开发的一种新型陀螺仪确定性误差动态标定程序，用于提高精度和稳定性。

1969年，J.理查德·戈特三世在攻读普林斯顿大学天体物理博士学位之前，他前往欧洲旅行。他目睹了柏林墙，这是8年前建成的，成为冷战象征。站在墙下，他开始思考它将继续分隔东德和西德多久。尽管预测只依赖一个数据点，面对地缘政治的不可预测性，这看似荒谬。然而，我们总是在需要时作出这些预测。例如，你站在外国城市的公共汽车站，其他游客等候已经7分钟。你如何预测下一班车的到达时间是否值得继续等待？彼得·诺维德谷歌研究部主任在他的“数据的不合理有效性”演讲中深入探讨了这个问题。贝叶斯法则作为概率论的一个关键概念，提供了一种方法来更新对假设的信念，特别是在处理不确定性和不完整性问题时非常有效。

基于模型的策略迭代强化学习在确定性清洁机器人中的Matlab开发示例。

随着随机可再生能源的增加，运营灵活性的需求也在增加。现有的灵活性采购方案设想了供电系统运营商（TSO）和配电系统运营商（DSO）之间的灵活资源互访。我们提出了一种日前协调方法，称为互补模型，用于共享灵活资源。该方法优化了TSO和DSO之间的物理接口处的价格和容量限制，即“协调变量”。DSO通过限制其投标数量来预先确认DSO级别资源在日前市场的参与，以确保其系统约束条件得到满足。我们采用多段Benders分解方法对模型进行了计算可行性的追求。提供了MATLAB代码的开源下载。

该存储库包含了在2019年欧洲控制会议（ECC）上发表的论文“在机会受限的轨迹规划中使用不确定性数据”的MATLAB源代码。为了重现的模拟和绘图，请在case_study文件夹中导航并运行generatePlotsCaseStudy MATLAB函数。此函数将运行所有必要的模拟并生成所有图表，同时也将以TikZ格式保存在plots文件夹下，以便轻松地包含在LaTeX文档中。任何使用此代码的引用，请务必引用原始论文。

随着出版物相关代码的不确定性维护和使用，此存储库包含MATLAB m文件代码，用于收集和分析数据。每个文件夹都有一个README文件，详细说明其内容。数据文件（csv文件）和模型拟合所需的数据文件（mat文件）位于data/文件夹。helper_functions/文件夹包含用于拟合、绘制和处理数据的各种函数。models/文件夹包含适合模型的功能。analysis_scripts.m文件提供了收集、拟合数据以及分析模型拟合和生成图形的示例代码。