19、(k, p)-平面性:混合平面性的一种松弛

(k, p)-平面性:混合平面性的一种松弛

1. (k, p)-平面表示

为了证明当 ( p < k ) 时边界是紧的,我们描述一个 ((k, p)) - 平面表示 (\Gamma_{k,p})。它有 ( N = \frac{n}{k} ) 个簇,以及 ((kp + 3)N - 6) 条簇间边。对于任意满足 ( p < k ) 的正整数对 ( p ) 和 ( k ),以及任意 ( N > 2 ),(\Gamma_{k,p}) 都是可行的。

(\Gamma_{k,p}) 有 ( N ) 个簇,每个簇有 ( k ) 个顶点,因此有 ( kp ) 个端口。设 ( R_1 ) 和 ( R_2 ) 是两个簇区域,如果它们通过 ( kp + 1 ) 条边相连,我们称 ( R_1 ) 和 ( R_2 ) 是 ( kp ) - 相连的。具体来说,( R_1 )(称为 ( kp ) - 连接的小端)通过 ( p + 1 ) 个连续端口连接,前 ( p ) 个端口各有 ( k ) 条关联边,最后一个端口有一条额外的边;( R_2 )(称为 ( kp ) - 连接的大端)通过 ( p(k - 1) + 1 ) 个连续端口连接,每个端口连接一到两条边。

由于大端使用 ( p(k - 1) + 1 ) 个端口,小端使用 ( p + 1 ) 个端口,且两端可以共享两个端口,每个簇区域可以是一个 ( kp ) - 连接的小端和另一个 ( kp ) - 连接的大端。这样,我们可以创建一个由 ( N ) 个簇组成的循环。在得到的表示中,有两个度数为 ( N ) 的面:一个是外面,另一个在循环内部。通过用 ( N - 3 ) 条边对这两个面进行三角剖分,我们得到 ((k, p)) - 表示 (\G

【EI复现】基于深度强化学习的微能源网能量管理与优化策略研究(Python代码实现)内容概要:本文围绕“基于深度强化学习的微能源网能量管理与优化策略”展开研究,重点利用深度Q网络(DQN)等深度强化学习算法对微能源网中的能量调度进行建模与优化,旨在应对可再生能源出力波动、负荷变化及运行成本等问题。文中结合Python代码实现,构建了包含光伏、储能、负荷等元素的微能源网模型,通过强化学习智能体动态决策能量分配策略,实现经济性、稳定性和能效的多重优化目标,并可能与其他优化算法进行对比分析以验证有效性。研究属于电力系统与人工智能交叉领域,具有较强的工程应用背景和学术参考价值。; 适合人群:具备一定Python编程基础和机器学习基础知识,从事电力系统、能源互联网、智能优化等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习如何将深度强化学习应用于微能源网的能量管理;②掌握DQN等算法在实际能源系统调度中的建模与实现方法;③为相关课题研究或项目开发提供代码参考和技术思路。; 阅读建议:建议读者结合提供的Python代码进行实践操作,理解环境建模、状态空间、动作空间及奖励函数的设计逻辑,同时可扩展学习其他强化学习算法在能源系统中的应用。
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