26、图近似问题的多面体攻击

图近似问题的多面体攻击

1. 符号和基本概念

1.1 多面体与有效不等式

在欧几里得空间中,若集合 $P$ 是有限点集的凸包,则称其为多面体。对于多面体 $P$,线性不等式 $a^T x \leq a_0$(其中 $a \neq 0$),若多面体中的所有点都满足该不等式,则称其为有效不等式。若存在多面体中的至少一个点 $x$ 满足等式 $a^T x = a_0$,则该有效不等式称为支撑不等式。每个支撑不等式为多面体 $P$ 生成一个面 ${x \in P | a^T x = a_0}$,若该面在包含关系下是最大的,则称为面(facet)。显然,每个面的维度比多面体的维度小 1,产生面的支撑不等式称为面不等式。

1.2 多面体与图的表示

欧几里得空间中的多面体是有界线性方程组和不等式组的所有解的集合。根据 Weyl - Minkowski 定理,每个多面体都对应一个多胞形,反之亦然。

对于具有 $n$ 个顶点的完全简单图 $K_n$ 的任意子图 $D$,分别用 $V_D$ 和 $E_D$ 表示其顶点集和边集。对于边 $e \in E_D$,若顶点 $u$ 和 $v$ 与边 $e$ 相关联,则用 $uv$ 表示该边。图的并和交运算按边的意义理解。

对于图 $K_n$,考虑维度为 $\frac{n^2 - n}{2}$ 的欧几里得空间 $\mathbb{R}^E$,为图的每条边在该空间中定义一个轴。生成子图 $D \subseteq K_n$ 的关联向量是 $\mathbb{R}^E$ 中的向量 $x_D$,其中若 $e \in E_D$,则 $x_{D_e} = 1$,否则 $x_{D_e} = 0$。这样,$K_n

【电动车优化调度】基于模型预测控制(MPC)的凸优化算法的电动车优化调度(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于模型预测控制(MPC)的凸优化算法在电动车优化调度中的应用,并提供了Matlab代码实现。该方法结合了MPC的滚动优化特性与凸优化的高效求解能力,用于解决电动车充电调度问题,提升电网运行效率与可再生能源消纳能力。文中还提及多个相关研究方向和技术支撑,包括智能优化算法、机器学习、电力系统管理等,展示了其在多领域交叉应用的潜力。配套资源可通过提供的网盘链接获取,涵盖YALMIP工具包及其他完整仿真资源。; 适合人群:具备一定电力系统、优化理论及Matlab编程基础的科研人员和研究生,尤其适合从事电动汽车调度、智能电网优化等相关课题的研究者。; 使用场景及目标:①实现电动车集群在分时电价或电网需求响应机制下的有序充电调度;②结合可再生能源出力与负荷预测,利用MPC进行多时段滚动优化,降低电网峰谷差,提高能源利用效率;③为学术论文复现、课题研究及工程仿真提供可靠的技术路线与代码支持。; 阅读建议:建议读者结合文档中提到的智能优化算法与电力系统背景知识进行系统学习,优先掌握MPC基本原理与凸优化建模方法,并下载配套资源调试代码,以加深对电动车调度模型构建与求解过程的理解。
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