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本文作者分享了从MATLAB转向Python进行数值计算的经验。最初因导师推荐使用MATLAB参加建模竞赛，但后来发现其在某些功能（如地图标注）上的局限性，而Python凭借丰富生态更具优势。作者特别推荐Jupyter Notebook，它结合了MATLAB的交互式工作区和Python的强大功能。 文章系统对比了MATLAB与Python（NumPy/SciPy/SymPy等库）在矩阵运算、符号计
这篇文章会说明如何在 MATLAB 或 Python 中以 Zemax OpticStudio 应用程式界面 (ZOS-API)处理光线数据库(Ray Database, ZRD)档案，过程中我们将使用ZRDLoader.dll。本文提供了在 Matlab 中批次处理序列光线追迹(一般、归一化、偏振或非偏振)，以及在 Matlab 和 Python 中使用方法 ReadNextSegmentFul
本文聚焦新型电力系统优化调度，提出一系列原创算法与改进模型。针对碳交易机制下的多虚拟电厂博弈问题，开发了ACPSO-EI-Kriging协同优化方法；针对高比例可再生能源系统的不确定性，构建了IGDT三模式决策框架；在温控负荷调度方面，创新提出动态能效感知机制和虚拟储能精细化建模。同时，系列研究涵盖了电动汽车集群调控、共享储能优化、电氢耦合系统等多场景，通过Copula相关性建模、二阶锥松弛、多维
摘要：2026年亚太杯数学建模竞赛资源包提供电力系统仿真、智能算法、多学科交叉研究等领域的完整技术方案，包含Python/Matlab代码、论文模板及工具包，覆盖光伏并网、微电网控制等典型课题，支持参赛者高效备赛。适用于电气工程、计算机等领域的研究生及本科生，助力竞赛选题、论文复现与算法优化。资源含赛题A/B/C全套参考方案及代码，组委会解答常见问题，报名高校涵盖国内外顶尖院校，赛事影响力显著，可
本文研究了基于Q学习的多Agent系统在RoboCup足球场景中的应用。通过将球场离散化为网格世界，设计了包含五种动作的空间和分层奖励函数。算法核心包括Q表初始化、迭代训练与更新，最终提取最优策略。实验采用MATLAB 2024b实现，展示了Agent的路径规划、避障和射门决策过程。结果表明，该方法能有效实现进攻Agent的自主学习，为多Agent系统的智能决策提供了可行方案。
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机器人路径规划是自主导航系统的核心环节，直接影响任务执行效率与安全性。本文聚焦四种新型生物启发式算法——小龙虾优化算法（COA）、螳螂搜索算法（MSA）、红尾鹰算法（RTH）及霸王龙优化算法（TROA），通过理论分析与仿真实验对比其在二维/三维复杂环境中的路径规划性能。实验表明，COA在动态障碍物规避中表现突出，MSA在三维多目标优化中效率领先，RTH在静态高维空间收敛速度最快，而TROA通过攻击
在多输入单输出（MISO）的回归预测场景中，数据往往同时包含局部空间特征和双向时序依赖关系。例如，预测城市日均 PM2.5 浓度（单输出）时，需要考虑过去 7 天的小时级气象数据（时序特征）、区域污染源分布图像（空间特征）以及季节、节假日等静态特征（多输入）。此时，CNN-BiLSTM 模型凭借卷积神经网络（CNN）的空间特征提取能力和双向长短期记忆网络（BiLSTM）的双向时序建模能力，成为处理
在资产配置与风险管理领域，投资组合模型的选择直接决定了风险收益平衡效果。本文聚焦CVaR（条件风险价值）最优投资组合、均值 - 方差投资组合、全局最小方差（GMVP）投资组合及市场投资组合四大核心模型，从理论基础、风险度量逻辑、实际应用场景等维度展开全方位对比，为投资决策提供参考。一、四大模型核心原理与数学表达二、模型选择的核心影响因素与实践建议（一）核心影响因素投资者风险偏好：保守型（风险容忍度
