前言打算做一个鲁棒优化的系列，先从Bertsimas，2004的文章开始学习，最后的目标时做到分布鲁棒，我也是初学者.一、什么是鲁棒优化简而言之，当你的模型存在不确定系数，而你需要免疫这些不确定系数，那你就需要考虑一下鲁棒优化.二、基本的模型和假设1.线性模型 我们假设，c矩阵不包含不确定变量，如果你的模型包含不确定变量，可以将目标函数化成约束的形式.扰动变量只在A阵出现.，约束的右端都是确定参数
转载
2023-10-14 06:30:56
1149阅读
提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录前言一、新的鲁棒优化模型总结 前言上一篇文章以及讨论，最原始鲁棒优化，结果非常保守，但是它有一个非常重要的特点，它是线性模型，不需要很高深的知识就能看懂和求解.现在可以做鲁棒优化的工具箱很多，我们只需要理清思路，具体的实现可以交给工具箱。 言归正传，数学家针对，鲁棒优化的保守度，进行研究，分别提出了椭球不确定集合，和多面体不
转载
2024-01-02 10:36:34
0阅读
# Python鲁棒优化模型
鲁棒优化是一种处理不确定性和噪声的优化技术，特别适用于在极端情况或扰动下保持解的有效性。它广泛应用于金融、生产和供应链等领域。本文将探讨鲁棒优化的基本概念和在Python中的实现。
## 鲁棒优化的基本概念
鲁棒优化的目标是找到一个最优解，能够在不确定因素的影响下，仍然具有较好的性能。与传统优化模型不同，鲁棒优化不是求解一个单一的最优解，而是构建一个解的集合，使
原创
2024-09-01 05:26:21
286阅读
上一篇博客简单介绍了可以用来求解鲁棒优化的两个工具箱：鲁棒优化入门（一）——工具箱Xprog和RSOME的安装与使用 其实大家可能没有想过，matlab+yalmip工具箱也可以处理一些简单的鲁棒优化问题，上官方文档：Robust optimizati
转载
2023-10-06 20:49:48
74阅读
# 多目标鲁棒优化模型Python实现指南
## 引言
在机器学习和优化领域中，多目标鲁棒优化模型是一种能够处理多个目标函数、考虑模型的鲁棒性和稳定性的方法。本文将介绍如何使用Python实现多目标鲁棒优化模型。
## 整体流程
下面是实现多目标鲁棒优化模型的一般流程，我们将按照这个流程来逐步介绍每一步的实现方法。
| 步骤 | 描述 |
| ------ | ------ |
| 1. 准
原创
2024-01-23 03:45:38
436阅读
# 实现鲁棒优化的Python指南
鲁棒优化是一种方法，用于处理不确定性，以满足可接受的性能水平。对于刚入行的小白来说，理解和实现鲁棒优化可能会感到困难。因此，本篇文章将提供一个简单的步骤，使你能够在Python中实现鲁棒优化。我们将通过一个示例，从基础理解到代码实现，逐步引导你完成整个过程。
## 整体流程
以下是实现鲁棒优化的步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------
原创
2024-09-03 05:42:50
160阅读
基于数据驱动分布鲁棒优化的随机最优潮流，基于分布鲁棒的随机最优潮流(OPF)
matlab源代码，保证正确
利用MATLAB解决了一个基于预测误差分布信息有限的多阶段随机OPF问题，将多阶段反馈策略与任何预测方法和历史预测误差数据明确地结合起来。
研究目标是确定电网中可控制设备的电力调度策略，以平衡设备和网络约束违反的运行成本和条件风险值(CVaR)。
这些决定包括名义电力计划和储备政策，具体规定
转载
2024-05-18 10:54:58
143阅读
使用yalmip求解鲁棒优化前言鲁棒优化简介yalmip实操求解优化问题示例代码结果总结 前言记录一下早期夭折的研究想法，想使用鲁棒优化（robust optimization，RO）解决整数变量的资源分配问题。目标函数和约束条件都很简单， 但是含有随机变量。由于随机变量的分布未知，在此考虑使用鲁棒优化RO进行资源分配，具有更好地鲁棒性，即对变化具有更好包容性。如果能够得到随机变量的均值和方差，
两阶段鲁棒优化的原理推导部分，已经较多的文章进行分析。目前大部分同学面临的问题是，子问题模型中存在的双线性项该如何处理？目前，主流方式是，采用对偶定理或KKT条件，将第二阶段的双层问题变成单层问题。 简略的思想如下： 首先是原始的两阶段模型： 对上述的两阶段模型，展开分成主问题与子问题： 主问题与子问题相互迭代，当两个问题的最优解不断收敛并相等时，两阶段鲁棒CCG问题求解完成。更具体原理推导过程详
工具箱可以从这里下载：鲁棒优化工具箱Xprog和RSOME一、Xprog1.工具箱简介 Xprog是由新加坡国立大学的Peng Xiong于2016年发布的一款matlab工具箱，可以用于求解确定性优化、随机优
文章与视频资源多平台更新微信公众号|知乎|B站|头条：AI研习图书馆深度学习、大数据、IT编程知识与资源分享，欢迎关注，共同进步~1. 引言“鲁棒”的英文是robustness，中文译为强健，稳健，所以说算法的鲁棒性直白点说就是健壮的、稳健的算法。在深度学习领域，总是看到“算法的鲁棒性”这类字眼，比如这句–L1范数比L2范数鲁棒。2. 鲁棒性Huber从稳健统计的角度系统地给出了鲁棒性3个层面的概
转载
2023-12-12 22:10:42
220阅读
目标检测是一项重要的视觉任务，已成为许多视觉系统不可缺少的组成部分。其鲁棒性已成为实际应用中的重要性能指标。尽管最近许多研究表明，目标检测模型容易受到对抗性攻击，但很少有人致力于提高其鲁棒性。本文首先从模型鲁棒性的角度对近年来发展起来的目标检测器和各种攻击方法进行了回顾和系统分析。然后，提出了一种多任务学习的目标检测方法，并确定了任务损失的不对称性。为了提高检测模型的鲁棒性，进一步发展了一种利用多
?1 概述文献来源： 鲁棒优化（RO）是最近一种处理数据不确定性的优化方法。因为它是为了避免输入数据中的任何扰动而导出的，所以（单级）RO模型的解决方案往往过于保守。为了解决这一问题，引入并研究了两阶段RO（以及更一般的多级RO），也称为鲁棒可调或自适应优化[3]，其中第二阶段问题是在第一阶段决策完成后对决策进行建模，并揭示了不确定性。由于改进的建模能力，两级RO已成为一种流行的决策工具
文章目录前言一.正确性（Correctness）二.过拟合度（Overfitting）三.鲁棒性（Robustness）四.安全性（Security）五.隐私性（Privacy）六.效率性（Efficiency）七.公平性（Fairness）八.可解释性（Interpretability）总结 前言机器学习缺陷： 导致机器学习系统当前行为与预期行为不相符而有瑕疵的地方机器学习测试： 检测机器学习
目录1 主要内容 2 改进算法2.1 CC&G算法的优势2.2 i-CCG算法简介3 结果对比1 主要内容自从2013年的求解两阶段鲁棒优化模型的列和约束生成算法（CC&G）被提出之后，基本没有实质性的创新，都是围绕该算法在各个领域的深度应用，有些小的变形应用也都是基于模型应用，比如嵌套CCG等。所以
# Python 模型鲁棒性评估指南
模型鲁棒性评估是机器学习工作流中的一个重要环节。它可以帮助你判断模型在面对噪声、数据分布改变等情况时的表现。本文将通过一个简单的步骤指导小白开发者如何实现在 Python 中进行模型鲁棒性评估。
## 评估流程概述
下面是模型鲁棒性评估的基本流程：
| 步骤 | 描述 |
原创
2024-10-15 06:27:09
626阅读
鲁棒性:来自不染丹心的鲁棒性（robustness） 鲁棒性就是系统的健壮性。它是在异常和危险情况下系统生存的关键。比如说，计算机软件在输入错误、磁盘故障、网络过载或有意攻击情况下，能否不死机、不崩溃，就是该软件的鲁棒性。所谓“鲁棒性”，是指控制系统在一定（结构，大小）的参数摄动下，维持某些性能的特性。根据对性能的不同定义，可分为稳定鲁棒性和性
分布式鲁棒优化前言：优化：鲁棒优化：随机过程：分布式鲁棒优化：分布式鲁棒优化类型：总结： 前言：此处所讲均是以最简单的情况说明，对于更加复杂完善的优化理论，如果感兴趣可以继续深入了解，各个理论都在发展，希望大家也能不断学习进步！优化：优化就是求最优解，求函数的最大值是优化的一种鲁棒优化：不确定性优化的一种，就是在约束条件的系数矩阵中随机变量替换成常量（以随机变量的最差值代替之） 换言之，考虑最差
认识鲁棒控制（转载）鲁棒控制课程要写大作业了，顺便总结一下，鲁棒控制已经非常成熟了，也就几个概念。一般步骤是把方框图转化为标准形式，然后把性能指标转换为权函数，权函数最后都能弄到广义控制对象中，然后用H无穷求出控制器。广义控制系统所谓鲁棒控制，从应用的角度讲，就是设计一个控制器，满足一些性能指标。而几乎所有的控制问题都可以转化为下图表示图 1最一般的控制系统其中：W：所有外部输入，如参考输入、扰动
????欢迎来到本博客❤️❤️???博主优势：???博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。⛳️座右铭：行百里者，半于九十。?1 概述文献来源：编辑 本文重点探讨了微电网中的能量不平衡管理问题。这个问题是从电力市场的角度来研究的。与传统电网不同，微电网可以从太阳能电池板或风力涡轮机等可再生能源（RES）获得额外的能量。然而，RES的随机输入给平衡能源供需带来了困难。在这项研究中
