双层规划

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。

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。

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 的路径规划项目里，A*算法是个挺常用的老朋友。这份叫MATLAB A 星算法.zip的资源，代码不花哨但实用，逻辑清晰，适合新手上路，也方便老手魔改。压缩包里是一个用MATLAB实现的 A*路径搜索例子，支持地图建模、起点终点设置、开放关闭列表维护这些标准流程。pdist2、find这些函数都用上了，节省不少体力活。你只需要用二维数组定义个小地图，0 通行，1 障碍，设好起点终点，剩下的就交给算法自动跑路径了。中间还用了曼哈顿距离来算启发值，简单好调。要是你熟一点了，也可以换成欧几里得试试，效果会有些不一样。整套逻辑就是个“边走边估”的过程，既看眼下的代价，也想后面的路要怎么走，

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。

本书深入探讨了容量规划的原理与实践，为优化系统性能和满足业务需求提供了宝贵的指导。

本视频探讨了集群环境规划的核心要素，涵盖容量规划、网络拓扑、安全策略等关键方面，为构建高效稳定的集群环境提供指导。

函数规划优化求解的资料挺有料的，尤其对搞数学建模、AI 算法或者工程设计的你来说，还蛮实用。压缩包里除了基本的理论框架，还有不少优化算法的，比如梯度下降法、遗传算法这些常见套路都有提到。 文档里对线性规划、非线性规划、整数规划这些常见类型也做了划分，讲得比较系统。更赞的是，它还给了实例演示，像是那种一边讲原理一边跑例子的方式，挺适合一边看一边敲代码。 你要是做优化相关的功能，比如做个调参器、策略生成器、或者那种基于模型的仿真控制，这套资料可以帮你更快理清楚流程，从目标函数建模到选算法、调参数都有提到。 对了，还有一点值得一提，里面还涉及了不少算法间的对比，像牛顿法和模拟退火优劣都有，读下来你能

用户可以点击设定地图，调整栅格地图的大小，并处理各种障碍物。

分布式集群的硬件规划，总是让人头大？《Hadoop 集群规划.pptx》这份 PPT 讲得挺清楚，适合你正准备上手搞个小型或中型集群的时候看看。内容不长，但核心点都有：软硬件环境、节点怎么分、内存和硬盘怎么配。尤其是对资源预算不多的情况，能帮你规避不少坑。 硬件配置部分讲得还蛮实在，比如CPU 核心数和内存大小的搭配建议，适合用在小规模开发环境。嗯，生产环境想扩也容易，规划好就不会临时抱佛脚。还有数据节点和 NameNode怎么分工，这一块讲得不啰嗦，直接上干货。 如果你之前看过 《Hadoop 单节点配置指南》，那这份就算是进阶篇，连基于 CentOS 的 Hadoop 集群搭建也能无缝衔接