此示例说明如何向图中添加文本、控制文本位置和大小以及创建多行文本。使用函数在特定数据点旁边添加文本。在本例中，为点π, sin(π))添加文本。函数的前两个输入参数指定位置。第三个参数指定了文本。默认情况下，text 支持一部分 TeX 标记。使用 TeX 标记表示希腊字母π。通过包含 TeX 标记，显示一个指向左侧的箭头。

图例是标记绘制在图上的数据序列的有用方法。您还可以创建具有多列的图例或为所绘制数据的子集创建图例。函数向图中添加标识每个数据集的图例。函数将值转换为文本，可在标题文本中包含变量值。您可以使用类似的方法为轴标签或图例条目添加变量值。在大多数情况下，当您使用名称-值对组时，必须在元胞数组中指定标签，例如。属性设置为名称-值对组来指定图例的位置和方向。为每个图添加具有说明的图例。函数的第一个输入参数，创

MATLAB® 使用一组默认颜色创建绘图。使用默认颜色创建的不同绘图将呈现清晰一致的外观。您也可以按需求自定义颜色。许多绘图函数都有用于自定义颜色的输入参量，如c或colorspec。这些函数返回的对象通常具有控制颜色属性。参量和属性的名称可以不同，但它们接受的值通常遵循一种通用模式。一旦熟悉了该模式，您就可以使用它来修改各种绘图。以下示例使用bar和scatter函数来演示自定义颜色整体方法。有

默认情况下，y 轴刻度标签使用指数记数法（指数值为 4，底数为 10）。您可以设置 x 轴、y 轴和 z 坐标轴范围，以控制数据在坐标区上的显示位置。您也可以更改 x 轴线和 y 轴线的显示位置（仅适用于二维绘图），或反转值沿每条轴递增的方向。以下示例说明一些常见的自定义，例如修改刻度值的放置位置、更改刻度标签的文本和格式，以及旋转刻度标签。此外，还要更改沿 x 轴的每个刻度值关联的标签。创建 x

线型、标记和颜色，指定为包含符号的字符串标量或字符向量。例如，如果忽略线型，只指定标记，则绘图只显示标记，不显示线条。通过更改线条颜色、线型和添加标记来自定义线图的外观。例如，将线宽更改为 2 磅并将线条颜色设置为 RGB 三元组颜色值，在本例中为。例如，绘制一条点线。添加第二个图，该图使用带有圆形标记的红色虚线。对象的属性，还可以自定义绘图的外观。函数时包含可选的线条设定，可以更改线条颜色、线型

不管是初学者还是精通智能优化算法(粒子群算法，遗传算法等)的朋友，相信你们都对智能优化算法运行之慢深有体会，对于比较复杂的问题，经常出现运行一次几小时，调试一次几小时的情况。调试了这么多年代码，智能优化算法对我来说算是老朋友了，平时也积累了一些提高智能优化算法运行效率的办法，在此分享给大家。

1 理论基础1 理论基础1.1 BP神经网络概述BP网络是一类多层的前馈神经网络。它的名字源于在网络训练的过程中，调整网络的权值的算法是误差的反向传播的学习算法，即为BP学习算法。BP算法是Rumelhart等人在1986年提出来的。由于它的结构简单，可调整的参数多，训练算法也多，而且可操作性好，BP神经网络获得了非常广泛的应用。据统计，有80??90??神经网络模型都是采用了BP网络或者是它的变

配电网重构是指在满足配电网运行基本约束的前提下，通过改变配电网中一个或多个开关的状态对配电网中一个或多个指标进行优化。通过配电网重构，可以在不增加设备投资的情况下，充分发挥配电系统的潜力，提高系统的性能指标，具有较好的经济效益。配电网重构的算法有许多，包括数学规划方法，如分支定界法、0-1 整数规划、单纯形法等；启发式算法，如最优流算法、开关交换法等；智能优化算法，如模拟退火算法、遗传算法、蚁群算

相信大家在使用matlab时候经常会收到程序运行太慢的困扰，当程序比较复杂时，常常需要很长时间等待。我有个朋友就是这样，每次debug都要很长时间，等着的时候就想耍会手机，结果耍完一抬头发现程序运行结束了，但时间已经过去半天了。一般来说，程序运行太慢都是因为循环的存在，使用双层甚至多层循环会使得程序运行效率极低。这篇博客将重点介绍如何在Matlab中避免使用循环语句并提高程序效率。

Matlab+Yalmip两阶段鲁棒优化通用编程指南(下篇)，内容包括：①.拿到一个复杂的两阶段鲁棒优化问题的分析步骤和方法。④.使用KKT条件求解两阶段鲁棒优化的子问题，并使用C&CG算法进行迭代求解。⑥.采用Yalmip工具箱的内置函数，将线性约束写成紧凑矩阵形式的方法。⑦.矩阵形式的两阶段鲁棒优化问题，如何快速写出子问题内层优化的KKT条件，并使用C&CG算法进行迭代求解。⑧.矩阵形式的两阶