基于Matlab的两阶段鲁棒优化模型与CCG算法应用
采用Matlab编程实现的两阶段鲁棒优化程序，该程序考虑了四个不同场景，并运用列与约束生成（CCG）算法进行求解。这些场景的分布概率置信区间通过1-范数和∞-范数约束来确定。该优化程序涵盖了拉丁超立方抽样和k-means数据处理程序，保证了程序运行的可靠性。除此之外，还提供了详尽的资料供参考。
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