《基于改进粒子群算法的混合储能系统容量优化》完全复现matlab 以全生命周期费用最低为目标函数，负荷缺电率作为风光互补发电

灰狼优化算法GWO优化SVM支持向量机惩罚参数c和核函数参数g，有例子，易上手，简单粗暴，替换数据即可，分类问题。仅适应于windows系统这段程序主要是一个使用灰狼算法优化支持向量机（SVM）参数的过程。下面我将逐步解释程序的功能、应用领域、工作内容、主要思路、解决的问题、涉及的知识点等。首先，程序开始时使用tic函数启动计时器，用于计算程序的运行时间。然后，通过close all、clear和clc函数清空环境变量，确保程序从一个干净的状态开始。接下来，程序读取两个Excel文件train.xlsx和test.xlsx，并将它们分别存储在train和test变量中。这两个文件包含了训练集和测试集的数据。其中，前n-1列是输入特征，最后一列是输出标签。然后，程序进行数据预处理。使用mapminmax函数将训练集和测试集的数据归一化到[0,1]区间。归一化后的数据存储在train_wine和test_wine变量中。接下来，程序利用灰狼算法选择最佳的SVM参数c和g。首先，定义了一些参数，如狼群数量、最大迭代次数、参数维度、参数取值上下界等。然后，初始化了Alpha

基于MATLAB m编程的发动机最优工作曲线计算程序（OOL），在此工作曲线下，发动机燃油消耗最小。文件内含：1、发动机最优工作曲线计算程序m文件；2、发动机万有特性数据excel文件注：附赠电机效率map绘制程序（m程序）与对应电机效率map数据（excel ）

python链表实战制作学生管理系统（附带pyqt5的界面优化）

基于模型强化学习的离网微电网终身控制Python源代码，保证正确离网微网的终身控制问题包括两个任务，即对微网设备的状态进行估计和通过预测未来消费量和可再生产量来考虑不确定性的运行规划。有效控制的主要挑战来自于随时间发生的各种变化。提出了一个用于农村电气化离网微电网建模的开源强化框架。将孤立微电网的终身控制问题归结为马尔可夫决策过程。我们对渐进式和突然性的变化进行分类。提出了一种新的基于模型的强化学习算法，能够解决这两种类型的变化。特别地，所提出的算法在快速变化的系统动态中表现出了泛化特性、传输能力和较好的鲁棒性。将该算法与基于规则的策略和带有前瞻功能的模型预测控制器进行了比较。