21、各领域专家介绍与研究方向概览

各领域专家介绍与研究方向概览

在当今多元化的学术和行业领域中,众多专家凭借其深厚的专业知识和丰富的实践经验,为各个领域的发展做出了重要贡献。以下为大家介绍一批在不同领域有着卓越成就的专家及其研究方向。

专家介绍
  1. Nijaz Bajgoric :萨拉热窝大学经济与商学院商业计算与信息技术管理教授,拥有萨拉热窝大学博士学位。他在信息技术、商业计算、信息技术管理和操作系统等领域开展教学和研究工作。其研究成果发表在众多同行评审期刊上,如《国际企业信息系统杂志》《控制论》等,还参与编写了由Elsevier Science、Kluwer Academic Publishers等出版的书籍章节。他目前的研究领域包括连续计算技术、业务连续性、企业信息系统和信息技术管理。
  2. Mehmet Aktas博士 :2007年获得印第安纳大学计算机科学博士学位。在研究生阶段,他在印第安纳大学社区网格实验室参与了多个研究项目长达六年。期间,他还在包括美国国家航空航天局喷气推进实验室和洛斯阿拉莫斯国家实验室等著名研究机构参与了不同项目。在加入印第安纳大学之前,他在雪城大学获得计算机科学硕士学位,并教授本科计算机科学课程。目前,他是TUBITAK - 马尔马拉研究中心信息技术研究所的高级研究员,同时也是马尔马拉大学计算机工程系的兼职教师,教授研究生计算机科学课程。他的研究兴趣涵盖系统、数据和网络科学。
  3. Hina Arora :亚利桑那州立大学W. P. Carey商学院信息系统系的博士候选人。她拥有物理学和电气工程学位以及八年的行业经验。在加入亚利桑那州立大学之
【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、约束处理迭代收敛过程,以便在实际项目中灵活应用改进。
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