退步原来是向前

 
龙虎寺禅院中的学僧正在寺前的围墙上,模拟一幅龙争虎斗的画像,虽然修改多次,却总认为其中动态不足,适巧无德禅师从外面回来,学僧就请禅师评鉴一下。

无德禅师看后说道:‘龙与虎的特性你们知道多少?龙在攻击之前,头必须向后退缩;虎要上扑时,头必然自下压低。龙颈向后的屈度愈大,虎头愈贴近地面,他们也就能冲得更快、跳得更高。’
无德禅师藉机说教道:‘为人处事,参禅修道的道理也一样,退一步的准备之后,才能冲得更远,谦卑的反省之后才能爬得更高。’

学僧不解似的道:‘老师!退步的人怎能向前!谦卑的人怎能更高?’

无德禅师严肃的说道:‘你们且听我的禅诗──
“手把青秧插满田,低头便见水中天;身心清净方为道,退步原来是向前。”

    很多时候,在前进的路上困难重重,可能选择有问题。退一步再看。很可能天高地宽。

【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车优化调度(分时电价调度)(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于蒙特卡洛和拉格朗日方法的电动汽车充电站有序充电调度优化方案,重点在于采用分散式优化策略应对分时电价机制下的充电需求管理。通过构建数学模型,结合不确定性因素如用户充电行为和电网负荷波动,利用蒙特卡洛模拟生成大量场景,并运用拉格朗日松弛法对复杂问题进行分解求解,从而实现全局最优或近似最优的充电调度计划。该方法有效降低了电网峰值负荷压力,提升了充电站运营效率与经济效益,同时兼顾用户充电便利性。 适合人群:具备一定电力系统、优化算法和Matlab编程基础的高校研究生、科研人员及从事智能电网、电动汽车相关领域的工程技术人员。 使用场景及目标:①应用于电动汽车充电站的日常运营管理,优化充电负荷分布;②服务于城市智能交通系统规划,提升电网与交通系统的协同水平;③作为学术研究案例,用于验证分散式优化算法在复杂能源系统中的有效性。 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解蒙特卡洛模拟与拉格朗日松弛法的具体实施步骤,重点关注场景生成、约束处理与迭代收敛过程,以便在实际项目中灵活应用与改进。
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