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路径规划算法仿真：A星算法改进版，高效搜索与路径优化，带梯度下降及S-G滤波器处理，Matlab实现，可定量比较不同算法效果,改进A*算法：权重系数提升搜索效率、冗余拐角优化及路径平滑处理（Matlab实现）,路径规划算法仿真 A星算法传统A*(Astar)算法+改进后的A*算法 Matlab代码 可以固定栅格地图与起点终点 可以进行定量比较改进：①提升搜索效率（引入权重系数）②冗余拐角优化（可显示拐角优化次数）③路径平滑处理（引入梯度下降算法配合S-G滤波器）代码含注释 ,核心关键词：路径规划算法仿真; A星算法; 传统A*算法; 改进A*算法; Matlab代码; 固定栅格地图; 起点终点; 定量比较; 搜索效率; 权重系数; 冗余拐角优化; 拐角优化次数; 路径平滑处理; 梯度下降算法; S-G滤波器; 代码注释。,A星算法与改进路径规划算法的Matlab仿真：效率提升与平滑处理

风电-光伏-光热电站N-k安全优化调度模型：灵活性与经济性结合，求解风光消纳与弃风弃光问题，基于matlab与求解器的高效应用,风电-光伏-光热电站N-k安全优化调度模型：考虑调度灵活性与经济性，对比含光热与弃风弃光问题，系统性测试表现优秀,含风电-光伏-光热电站电力系统N-k安全优化调度模型该程序参考《光热电站促进风电消纳的电力系统优化调度》光热电站模型，主要做的是考虑N-k安全约束的含义风电-光伏-光热电站的电力系统优化调度模型，从而体现光热电站在调度灵活性以及经济性方面的优势。同时代码还考虑了光热电站对风光消纳的作用，对比了含义光热电站和不含光热电站下的弃风弃光问题，同时还对比了考虑N-k约束下的调度策略区别。以14节点和118节点算例为例，对模型进行了系统性的测试，复现效果良好，是学习N-k约束以及光热电站调度的必备程序 程序采用matlab+cplex（mosek gurobi）进行求解，可以选择已经安装的求解器进行求解。,N-k安全优化调度模型;光热电站电力系统;光热电站消纳;风电-光伏-光热电站协同调度;求解器（matlab+cplex、mosek、gurobi）;

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