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模糊C均值 FCM算法是一种基于划分的聚类算法，它的思想就是使得被划分到同一簇的对象之间相似度最大，而不同簇之间的相似度最小。模糊C均值 算法是普通C均值算法的改进，普通C均值算法对于数据的划分是硬性的，而FCM则是一种柔性的模糊划分。1973年，Jim Bezdek博士(现在是美国西佛罗里达大学退休教授，模糊数学领域泰斗)提出了该算法，作为早期硬C均值聚类（HCM）方法的一种改进。深圳电信培训中心（中通信息培训中心）徐海蛟博士上课电子资料。

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本程序基于蒙特卡洛思想生成电动汽车充电负荷曲线，利用第十一届电工杯所提供的数据（充电开始时间，充电电量，充电功率）得到一万台电动汽车充电负荷曲线。蒙特卡洛只是解决问题的一种思想，本程序可为其他利用蒙特卡洛的问题求解提供借鉴。

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【实例简介】在该项目中，已考虑对住宅区的智能电网进行控制，其中包括10000个可控负载（例如智能房屋）和10000辆电动汽车（EV），以优化电网中能源交易的货币成本，降低成本的服务，以及具有系统负载的配置文件，该文件显示了一天中每个小时的系统总电力负载，并尽可能平缓地进行负载均衡服务。请注意，每个EV和灵活负载在制定未来几个小时的功耗/发电计划时都有其自己的愿望和约束。将所有这些方面放在一起会导致大规模，复杂的优化问题，就硬件限制而言，这可能无法解决。因此，在本文中，我们利用一些数学工具在网格中的所有代理，电动汽车和灵活负载之间分配了解决此问题的计算负载，从而使每个代理都应制定自己的功耗/发电计划当然可以与其他人进行互动和协作。基于对网格中信息可访问性的假定假设，在两种不同的情况下（离线和在线情况下）对该过程进行了模拟。

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