mixed-integer-programming

提出并比较了两种在不确定性下进行鲁棒微电网容量配置和功率调度的数学公式，采用局部缩减算法，在蒙特卡洛模拟中实现了高可行性率。

本文提出混合整数目标规划（MIGP）用于个性化膳食优化，解决了分数份额和硬约束导致的不可行性的局限性。它引入整数变量用于实际份数，并通过逆目标归一化实现目标规划偏差，达到100%可行性，且优于基于四舍五入的方法，并提供开源Python实现。