双层优化

双层优化问题的 YALMIP 实现真的挺省事。压缩包里直接给了KKT和solvebilevel两个关键函数的用法，连推导 KKT 条件都不用你自己写，效率是真的高。适合想快速上手做点建模实验的朋友。

除了数学规划方法之外，双层优化问题还可以采用智能优化算法进行求解。一般情况下，上层优化采用智能优化算法，而下层优化则使用传统的数学规划方法；另一种方法是在双层优化的两个层次均采用智能优化算法。将详细介绍这些方法，并以线性双层优化问题为例进行说明。本资源包括三个部分：1. 基础粒子群算法的Matlab代码；2. 带约束优化问题的粒子群算法Matlab代码；3. 双层优化问题的粒子群算法Matlab代码。智能优化算法存在全局最优解难以保证的问题，尤其是面对复杂目标函数时表现更加不稳定。尽管如此，随着各种改进和算法的发展，智能优化算法在处理复杂非线性条件下仍具备一定的应用潜力。

双层优化问题（Bilevel Programming Problems），最早由Stackelberg在1934年提出，具有层次性、独立性、冲突性、优先性和自主性等特点。对于复杂的非线性问题，简单的迭代法难以求解，通常需要借助KKT条件将其转化为单层优化问题。详细介绍了双层优化的理论基础和求解方法，并附带了Matlab代码，供读者学习参考。

MATLAB 的双层优化模型调起来不算容易，尤其是带储能、服务冷热电多微网那种复杂场景，但这个代码资源就挺贴心的。不光用了YALMIP和CPLEX，模型结构也比较清晰，分层解耦做得还不错，适合搞多能互补和博弈调度方向的同学。 YALMIP+CPLEX 的组合，在线性约束、目标函数切换时灵活。你想搞主从博弈，或者合作型 Stackelberg，也都能找到类似结构。像这个共享储能与微网优化运行模型就挺有参考价值。 代码风格偏实用，注释比较友好，适合拿来改一改就直接上仿真。不像有些项目搞得太学术，看半天都不知从哪下手。比如那个双层优化求解方法，用的也是智能优化算法，和这个代码思路还蛮像。 再说下插件

这是一个简化版本的双层卷积神经网络代码示例，展示了深度学习中的基础技术应用。

改进算法优化神经网络这种事，玩过的人都知道，靠手动调参数那叫一个折磨。GA-APSO-IBP的组合，用起来就挺顺手。它把遗传算法和粒子群这两个老朋友结合在一起，还专门优化了双层 BP 神经网络的权重和偏置，预测效果比普通 BP 靠谱多了。 项目里还带了个GUI 界面，你不用改代码也能点点鼠标搞训练、看结果，省心不少。而且整体代码结构清晰，从环境配置到训练再到可视化输出，都有，适合你快速上手。 比如你做时间序列预测或者想试试改进神经网络算法，这个项目挺合适。它就是给那种已经会点 MATLAB、又想让模型更聪明的人准备的。像是预测电价、气象、销量那类多输入的回归问题，都能试一试。 我建议你看看这个

多能源微网的双层调度方案，最关键的就是怎么动态应对各种变量——天气啊、电价啊、用能需求啊，全都在不停变化。多时间尺度滚动优化就是为这事儿生的，实时调整策略，还能细化到小时级别，灵活得。 双层模型的架构也蛮巧妙：下层模型盯着怎么把运行成本压到最低，上层则负责全局协调。仿佛一个调度员和一个总指挥，配合得还挺默契。这一套逻辑在MATLAB上实现起来也不难，原文给了段简化代码，新手照着练手没啥压力。 建议你先了解下电力系统基础和一些MATLAB 编程技巧，再来看这个模型就容易理解多了。代码的思路比较清晰，层次分明，你想自己做点改进也挺方便。哦对了，记得结合代码跑一下仿真，体验一下模型调整的全过程。 如

本代码实现了考虑能源集线器参与的电热综合能源市场双层优化出清模型。模型上层以能源集线器收益最大化为目标，决策变量包括电热投标量及价格；下层则分别构建电力市场和热力市场模型，以最小化发电成本和出力为目标，求解出清电量和热量。模型基于MATLAB与CPLEX平台搭建，复现结果与参考文献一致。

Two-Layer-CNN-on-MNIST-master是一份matlab程序源码，专注于构建双层卷积神经网络用于MNIST数据集的特征提取。该程序通过深度学习方法对图像数据进行高效分类和特征识别。

在论坛上学到了很多东西，现在我将自己在解决双层问题方面的经验分享给大家。如有任何疑问，请随时留言交流。