两阶段鲁棒优化模型：多场景MATLAB编程实现
简介
本仓库提供了一个基于MATLAB编程的两阶段鲁棒优化模型实现。该模型考虑了四个不同的场景，并采用列与约束生成（CCG）算法进行求解。场景分布的概率置信区间由1-范数和∞-范数约束。此外，程序中还包含了拉丁超立方抽样和k-means数据处理程序，确保程序运行可靠，并附有详细的资料说明。
主要内容
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两阶段鲁棒优化模型：该模型通过两阶段优化方法，能够在不确定环境下进行决策，确保决策的鲁棒性。
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多场景考虑：模型考虑了四个不同的场景，每个场景都有其特定的概率分布，确保模型在不同情况下的适应性。
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列与约束生成（CCG）算法：采用CCG算法进行求解，该算法在处理大规模优化问题时表现出色，能够有效减少计算复杂度。
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概率置信区间约束：场景分布的概率置信区间由1-范数和∞-范数约束，确保模型在不同场景下的稳定性。
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数据处理程序：程序中包含了拉丁超立方抽样和k-means数据处理程序，用于生成和处理多场景数据，确保数据的多样性和代表性。
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详细资料：程序附有详细的资料说明，包括模型的理论基础、算法实现细节以及程序的使用说明，方便用户理解和使用。
使用说明
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环境要求：确保您的计算机上已安装MATLAB软件，并具备基本的编程环境。
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程序运行：下载本仓库中的资源文件，按照提供的说明文档进行程序的配置和运行。
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结果分析：程序运行后，您将获得两阶段鲁棒优化模型的求解结果。根据提供的资料，您可以进一步分析和理解模型的输出。
注意事项
- 请确保在运行程序前，已正确配置MATLAB环境，并按照说明文档进行操作。
- 如有任何问题或疑问，请参考提供的详细资料，或联系仓库维护者获取帮助。
贡献
欢迎对本仓库进行贡献，如果您有任何改进建议或发现了程序中的问题，请提交Issue或Pull Request。
许可证
本仓库中的资源文件遵循MIT许可证，详情请参阅LICENSE文件。