2022年「博客之星」参赛博主:童小纯

童小纯 博客之星
优质创作者: 编程框架技术领域
2022-12-28 11:25:05

[ 这是 2022 博客之星 的竞选帖子, 请你在这里增加其他内容。 包括但不限于:你这一年的收获,感悟, 对CSDN 产品的反馈和 2023 年的希望。 参考: https://blog.csdn.net/SoftwareTeacher/article/details/128392189 ]

我正在参加年度博客之星评选,请大家帮我投票打分,您的每一分都是对我的支持与鼓励。

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狮子也疯狂 2023-01-07
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5.00元
安排了五星,欢迎回访 https://bbs.csdn.net/topics/611388888
帅气的梧桐述 2023-01-11
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诚信五星,五星必回⭐⭐⭐⭐⭐
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紫郢剑侠 2023-01-09
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已五星好评,欢迎回访https://bbs.csdn.net/topics/611390977

xanadw 博客之星 2023-01-08
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已五星好评,欢迎回访https://bbs.csdn.net/topics/611388632%E3%80%82

骊山道童 2023-01-08
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已五星好评,欢迎互粉
lichong951 博客之星 2023-01-08
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欢迎一起互访五星!https://bbs.csdn.net/topics/611390545

eg1107 博客新星 2023-01-07
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已五星好评:http://t.csdn.cn/8L9sJ

程序员bling 博客之星 2023-01-07
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已五星,欢迎回访,五星必回⭐⭐⭐⭐⭐https://bbs.csdn.net/topics/611388675?spm=1001.2014.3001.6953
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Code92007 博客之星 2023-01-07
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已五星,期待回评~ https://bbs.csdn.net/topics/611387657
我是算法区博主Code92007,目前专栏70+,原创博客760+,欢迎互关。最后的投票时刻了,大家冲冲冲!!!

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夜郎king 博客之星 2023-01-07
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8级原力,5星支持,https://bbs.csdn.net/topics/611387609
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树苗_9057 2023-01-07
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🥰【支持必回】【诚信PLUS】 【以五星支持】
高原力 高权重 ⭐⭐⭐⭐⭐ https://bbs.csdn.net/topics/611391168 ⭐⭐⭐⭐⭐ 留下链接 一一回访

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_聪明勇敢有力气 博客之星 2023-01-07
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已5星支持,诚信互投:https://bbs.csdn.net/topics/611389162

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接着奏乐接着舞。 博客之星 2023-01-07
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接着奏乐接着舞。 博客之星 2023-01-07
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原力值7级、原力值7级、原力值7级⭐⭐⭐⭐⭐
已支持,欢迎回访五星 ⭐⭐⭐⭐⭐
诚信五星,五星必回⭐⭐⭐⭐⭐
需要互投的,到我帖子下留言,五星必回⭐⭐⭐⭐⭐
https://bbs.csdn.net/topics/611389496
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诚信五星好评,一定回,,诚信互访,期待回访

爱吃牛肉的大老虎 博客之星 2023-01-07
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一恍过去 博客之星 2023-01-07
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已支持,欢迎回访五星 ⭐⭐⭐⭐⭐
诚信五星,五星必回⭐⭐⭐⭐⭐
https://bbs.csdn.net/topics/611387624

Tian Meng 博客新星 2023-01-07
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已支持,欢迎大家回访五星 ⭐⭐⭐⭐⭐ 诚信五星,五星必回⭐⭐⭐⭐⭐https://bbs.csdn.net/topics/611389110
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bluetata 博客之星 2023-01-07
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大佬可以了 不要在卷了

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内容概要:本文系统研究了基于Wilcoxon Rank-Sum检验的多算法性能统计分析方法,重点对比Bonferroni与Benjamini–Hochberg(BH)两种多重检验校正策略在多目标优化算法性能评估中的表现。实验采用超体积(HV)指标衡量算法性能,先通过3种算法的小样本(5次重复)实验进行初步分析,再扩展至8种算法的大样本(100次重复)实验,全面比较原始p值、Bonferroni校正和BH校正下的显著性差异结果。结果显示,在小样本场景中两种校正方法结论一致,均表明算法A显著优于B和C;而在大规模两两对比(28组)场景中,BH校正因采用动态阈值策略,具有更高的统计功效,能有效识别被Bonferroni校正漏检的真实性能差异,更适合多算法性能对比的探索性研究。; 适合人群:从事智能优化算法、进化计算、机器学习等领域的科研人员及具备一定统计学基础的研究生或工程师。; 使用场景及目标:①解决多算法两两比较中的多重假设检验问题;②选择合适的统计校正方法以平衡假阳性控制与检验功效;③提升算法性能比较结果的可靠性与可复现性; 阅读建议:建议结合文中提供的具体计算过程与大样本实验数据表深入理解Wilcoxon检验及两类校正机制的差异,尤其关注BH校正在高维多重检验中的优势,实际应用中优先选用BH校正以获得更稳健、敏感的统计结论。
内容概要:本文针对含多微电网租赁共享储能的配电网系统,提出了一种基于博弈论的优化调度模型,并提供了完整的Matlab代码实现。研究聚焦于多个微电网主体在共享储能租赁机制下的竞争与协作关系,通过构建非合作博弈模型,刻画各微电网在能量调度、储能租用决策等方面的策略互动。模型充分考虑了分布式能源出力不确定性、负荷需求波动、储能运行约束及电网交互功率限制等多重因素,旨在实现各微电网个体运行成本最小化的同时,保障配电网整体运行的经济性与稳定性。通过算例仿真验证了所提博弈模型的良好收敛性与有效性,结果表明该方法能够有效激励微电网合理参与储能共享,提升系统整体资源利用效率与运行灵活性。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力,从事微电网、分布式能源、共享储能或博弈论应用研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:① 学习和复现多微电网与共享储能协同优化调度的博弈模型;② 理解非合作博弈在电力系统分布式优化中的建模与求解方法;③ 获取可用于二次开发的Matlab代码框架,应用于相关领域的科研或项目开发。; 阅读建议:在学习过程中应结合博弈论基本概念理解模型构建逻辑,重点关注目标函数与约束条件的物理意义,并利用提供的Matlab代码进行仿真调试,通过修改参数观察博弈均衡过程,以深入掌握模型特性。

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