两阶段鲁棒优化（Two-Stage Robust Optimization, TSRO）是处理决策过程中存在不确定性的重要范式，广泛应用于网络/运输、投资组合优化及电力系统调度等领域。然而，其固有的max-min结构导致模型求解具有挑战性。列与约束生成（Column-and-Constraint Generation, C&CG）算法通过分解主问题与子问题、动态生成约束与变量，显著提升了求解效率。

两阶段鲁棒优化（Two-Stage Robust Optimization, TSRO）是处理决策过程中存在不确定性的重要范式，广泛应用于网络/运输、投资组合优化及电力系统调度等领域。然而，其固有的max-min结构导致模型求解具有挑战性。列与约束生成（Column-and-Constraint Generation, C&CG）算法通过分解主问题与子问题、动态生成约束与变量，显著提升了求解效率。

在DQN + 人工势场的避障控制中，首先根据环境信息构建人工势场，将障碍物视为斥力源，目标点视为引力源。然后，将势场信息作为DQN的输入状态之一，与原始的环境状态（如位置、速度等）一起输入到DQN网络中。DQN网络根据输入状态输出每个动作的价值，智能体根据这些价值选择最优动作进行执行。

该模型在内部捕获了驱动因素与电价的关系之间的关系，以及与一天中的时间、一周中的哪一天和节假日的关系。% 用来解释给定年份某一时刻的季节或预期温度，另一个随机分量，用来解释实际温度与平均值的偏差。% 确定性或期望的温度分量用正弦和模型建模，激励的是数据中观察到的温度和周期性的物理本质。% 我们现在可以对这个模型进行2009年的模拟，并将模拟值与2009年的观测数据进行比较。图中的两个轴是相连的，这极

💥💥💞💞❤️❤️💥💥博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。⛳️行百里者，半于九十。📋📋📋🎁🎁🎁。

在DQN + 人工势场的避障控制中，首先根据环境信息构建人工势场，将障碍物视为斥力源，目标点视为引力源。然后，将势场信息作为DQN的输入状态之一，与原始的环境状态（如位置、速度等）一起输入到DQN网络中。DQN网络根据输入状态输出每个动作的价值，智能体根据这些价值选择最优动作进行执行。

基于CNN-LSTM-Attention的共享单车租赁预测研究是一种结合了卷积神经网络（CNN）、长短期记忆网络（LSTM）以及注意力机制（Attention）的深度学习模型，旨在提高共享单车租赁数量的预测准确性和稳定性。

💥💥💞💞欢迎来到本博客❤️❤️💥💥🏆博主优势：🌞🌞🌞博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。⛳️座右铭：行百里者，半于九十。📋📋📋本文目录如下：🎁🎁🎁目录💥1 概述📚2 运行结果🎉3参考文献🌈4 Matlab代码、数据、文章💥1 概述在许多实际应用中，系统模型是不可访问的，因此需要对其进行一些估计。因此，状态估计和对随机、可能非线性的动力系统进行

详细讲解文档见第4部分。继电保护是电力系统中非常重要的一部分，它能够对电力设备进行监测和保护，确保电力系统的安全稳定运行。变压器纵联差动保护是一种常见的继电保护方式，它主要用于保护变压器的正常运行。变压器纵联差动保护的原理是通过对变压器的输入端和输出端电流进行比较，来判断变压器内部是否存在故障。当变压器内部出现故障时，输入端和输出端的电流会不一致，这时差动保护会及时对变压器进行保护动作，避免故障扩

1. Transformer模型原理Transformer模型由Vaswani等人于2017年提出，主要基于自注意力机制（Self-Attention Mechanism），能够并行处理序列数据，有效捕捉数据中的长期依赖关系。Transformer模型由编码器和解码器两部分组成，但在负荷预测等任务中，通常只使用编码器部分。2. Transformer在负荷预测中的应用。