代码复现

此代码库提供文献《基于NOMA的高阶调制VLC系统的误差分析》中提出的算法的Python实现。用户可通过该代码复现文中提出的误差分析。

Matlab 的图形生成代码挺实用，尤其是用在 Alisdair McKay 和 Ricardo Reis 那篇《最佳自动稳定器》里复制实验结果的时候。你要是平时做政策模拟、宏观经济建模这些，直接拿来用就省事了。 代码里主要是 Python 2.7 配合 Matlab 做的，图都是在JupyterLab里画的，看着清爽，改动也方便。如果你喜欢用Anaconda管理环境，文档里连conda的安装命令都贴好了，一条条照着敲就能搭好。 比如这句： conda create -n py27 python=2.7 numpy=1.15.4 matplotlib ipykernel jinja2 pand

《西瓜书》第七章介绍的贝叶斯算法实现方法。

成功在本地复现了 Kaggle 上的 TED 演讲项目！ 目前已完成数据描述、相关性分析以及简单的可视化部分。由于网络连接和机器配置的限制，最后几部分内容未能成功运行。

两阶段鲁棒优化的综合能源系统调度方案，配上比较全的 MATLAB 复现代码，真的蛮香的。像那种风光储协同、电动汽车充放电、碳交易机制啥的，全都带上了。还用到了Yalmip，对新手也挺友好，思路清晰，代码也规整，运行效率也还不错。 微电网的经济调度代码，基本就是一步到位。你要优化光储？要低碳？要考虑用户响应？甚至电制氢？都有现成案例。比如用多目标灰狼算法搞冷热电联供型调度，模型清晰，参数好调，跑起来响应也快，挺适合拿来试手。 说到两阶段鲁棒优化，它那种“先保守再调整”的思路，其实挺适合有风光不确定的场景。尤其你做电网调度，时变性太强，有这类方法兜底，比传统优化强不少。更棒的是这些案例基本都做到了

基于主从博弈的共享储能与综合能源微网优化运行的仿真研究，相当有意思。情景四的仿真复现，重点是如何优化储能系统和微网的协同工作，提升整体运行效率。这个方法可以应用到多实际场景，像是微电网调度、电力市场优化等，都能看到它的身影。使用 MATLAB、CPLEX 等工具，仿真效果蛮不错的，适合需要精确模拟的朋友。嗯，如果你正在研究能源系统优化，可以看看相关的研究资源。

缎蓝园丁鸟优化算法（ISBO）其实挺有意思的，它是一种优化算法，专门用来那些复杂的优化问题。如果你对算法优化有兴趣，非均匀变异策略和非线性权重的应用值得一试，是在实际问题的上效果蛮不错的。ISBO 在多实际应用中都表现得稳定，适合做一些复杂的工程应用。如果你要用它来做某些参数调优，尤其是在机器学习、深度学习等领域的任务中，它会帮你优化得更好。哦，对了，相关的一些文献也挺有用，像 MATLAB 的非线性编程算法、粒子群优化算法这些，都可以作为不错的参考资料。你可以参考下这些链接，你更好地理解 ISBO 算法的使用场景和优势哦。

嗯，如果对智能优化算法感兴趣的话，这篇《复现 BOA 算法文章：Logistic 混沌扰动+自适应权重 w+完整 PSO 融合 HPSBA》真的蛮值得看看。这篇文章的主要是如何改进经典的蝴蝶优化算法（BOA）。文中通过引入Logistic 混沌扰动来避免算法过早收敛，增加了自适应权重机制以提高灵活性，还将粒子群优化（PSO）融合进来，提升了整体的搜索效率。文章通过实验验证了新算法在 23 个基准测试函数时表现得比原始 BOA 要好，成功率和收敛速度都有了提高。最棒的是，文中不仅有详细的理论推导，还有实例演示，帮你更直观地理解算法的差异。如果你是科研工作者或者对算法有点了解的学生，这篇文章和代码

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