YALMIP与CPLEX工具箱的多时段配电网重构算法实现 配电网重构是优化电网运行的重要技术，通过调整开关状态降低网损、提高供电可靠性。多时段重构考虑时间耦合约束，更贴近实际运行需求。YALMIP作为建模语言与CPLEX求解器的结合，可高效实现该算法。 数学模型构建 多时段配电网重构的混合整数非线性规划（MINLP）模型核心目标为最小化总网损： $$ \min \sum_{t=1}^{T} \sum_{(i,j)\in \Omega} R_{ij}I_{ij,t}^2 $$ 潮流约束采用DistFlow模型： $$ P_{ij,t} = P_{j,t} + R_{ij}I_{ij,t}^2 +...

机器学习与数据科学的区别与联系 机器学习是数据科学的核心工具之一，专注于通过算法从数据中学习模式并做出预测或决策。数据科学范围更广，涵盖数据清洗、可视化、统计分析以及业务应用，机器学习是其实现自动化的关键技术手段。 数据科学依赖机器学习解决分类、回归等问题，但同时也涉及非机器学习的统计方法。机器学习工程师更关注模型性能优化，数据科学家则需兼顾业务理解和数据管道构建。 深度学习与传统机器学习的差异 深度学习是机器学习的一个子领域，通过多层神经网络自动提取特征。传统机器学习依赖人工特征工程，如SVM或随机森林需要手动选择特征。深度学习在图像、语音等复杂数据上表现优越，但需要更大规模的数据和计算资源...

神经网络优化器的核心作用 优化器是神经网络训练过程中不可或缺的组件，负责调整模型参数以最小化损失函数。其核心作用是通过迭代更新权重，使模型逐渐逼近最优解。优化器的选择直接影响训练速度、收敛性和最终模型性能。 优化器的核心机制 优化器通过计算损失函数关于模型参数的梯度，决定参数更新方向和步长。梯度下降是最基础的优化方法，其参数更新公式为： θ = θ - η * ?J(θ) 其中θ代表参数，η是学习率，?J(θ)是损失函数梯度。 主流优化器类型及特点 随机梯度下降(SGD) 最基本的优化器，每次使用单个样本或小批量计算梯度。容易陷入局部最优，但对噪声有一定鲁棒性。适合简单任务或作为其他优化器的基...