蓄水池抽样

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 * 蓄水池抽样。
 * n个元素,随机选择k个,要求每个元素被选中的概率相等。n未知。
 * 结论是每个元素被选中的概率都是k/n。数学归纳法证明如下:
 * 选开始的k个元素进池,
 * 令i=k+1,利用交换法,第k+1个元素进池的概率为 k/(k+1),原来池中的任意一个元素出池的概率为1/(k+1),留在池中的概率为k/k+1
 * 结论当i成立。
 * 当i成立,证明i+1也成立。
 * 同理,第i+1个元素进池的概率为 k/i+1,前i个元素中的任意一个进池的概率为k/i,出池的概率为1/i+1,留在池中的概率为
 * k/i * (1-1/i+1) = k/i * i/i+1 = k/i+1
 * 
 * 结论成立。
 * 表面上,每个元素进池概率在递减,但是存在出池概率,即当进入一个新元素时,对于该元素,发生一次独立事件,留在池中概率为k/i+1, 
 * 而对于它前面一个元素,发生两次独立事件,
 * 第一次该元素被选入池中,概率为k/i,第二次该元素没有被选中交换出池,概率为i/i+1, 故留在池中概率为也为k/i+1。
 * 
 * 实践意义,对于输入流,依次处理读入每个元素,对每个元素都采取k/i概率进池,即可保证最终的n个元素,每个元素进池概率相等。
 * 
 *

 */



	public void sampling(int[] a, int n, int k){
		for (int i=k+1; i<=n; i++){
			int m = random(1, i);
			if(m <= k){
				Tools.swap(a, m, i);
			}
		}
	}


考虑柔性负荷的综合能源系统低碳经济优化调度【考虑碳交易机制】(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“考虑柔性负荷的综合能源系统低碳经济优化调度”展开,重点研究在碳交易机制下如何实现综合能源系统的低碳化与经济性协同优化。通过构建包含风电、光伏、储能、柔性负荷等多种能源形式的系统模型,结合碳交易成本与能源调度成本,提出优化调度策略,以降低碳排放并提升系统运行经济性。文中采用Matlab进行仿真代码实现,验证了所提模型在平衡能源供需、平抑可再生能源波动、引导柔性负荷参与调度等方面的有效性,为低碳能源系统的设计与运行提供了技术支撑。; 适合人群:具备一定电力系统、能源系统背景,熟悉Matlab编程,从事能源优化、低碳调度、综合能源系统等相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①研究碳交易机制对综合能源系统调度决策的影响;②实现柔性负荷在削峰填谷、促进可再生能源消纳中的作用;③掌握基于Matlab的能源系统建模与优化求解方法;④为实际综合能源项目提供低碳经济调度方案参考。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解模型构建与求解过程,重点关注目标函数设计、约束条件设置及碳交易成本的量化方式,可进一步扩展至多能互补、需求响应等场景进行二次开发与仿真验证。
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