配电网络中电力流和优化的几何学
通过将可行集合轻微缩小，针对径向网络，可以在先验可检查的条件下通过二阶锥规划 (SOCP) 松弛恢复 OPF 的全局最优解。针对 IEEE 13、34、37、123 节点总线网络和两个实际网络，该条件成立并具有物理解释。
Nov, 2013
本文提出了一种用于分布式电网电压调节的最优化神经网络方法，通过训练一个特定设计的模型，实现输入功率注入和电压之间的映射，并在电压调节阶段计算最优的无功功率注入，最后在多个测试系统上进行数值模拟来展示此算法的操作性。
Feb, 2020
本文提出一种基于树形结构图模型和区间离散化的近似算法，使用约束规划技术和自适应边界传播算法，能够解决优化问题，适用于任意分配网络和混合整数优化问题，可在智能电网应用中使用，实现分布式消息传递方式，具有良好的可伸缩性和实际效用。
Jun, 2016
本文提出了一种系统的方法，通过优化操作配电馈线和确保电压调节，确定住宅系统光伏逆变器的有功和无功功率设定点，从而应对屋顶光伏系统的高渗透率所带来的电力质量和稳定性问题。通过使用半定松弛技术等方法，成功地将新型最优逆变器分配问题转化为可行的凸性数组合。
Jul, 2013
本文研究深度神经网络优化问题中的高维非凸性质，通过对数据分布和模型进行分析得出深度线性网络与半修正网络拓扑结构差异明显、非线性问题基于数据分布平滑程度和模型过度参数化的相互影响，通过证明半修正单层网络的渐进连通性，以及通过分析水平面的几何特征来研究梯度下降的调节。实验结果显示，虽然吸引子很小，但这些水平面在所有的学习阶段都保持连通。
Nov, 2016
本文简要介绍了最优功率流（OPF）问题的凸松弛的最新进展，重点关注结构性质而非算法。第一部分介绍了两种功率流模型，阐述了在每个模型中的 OPF 及其的松弛，并证明了它们之间的等价关系。第二部分提出了凸松弛的确切充分条件。
May, 2014
本文研究表明，当非凸性的二次约束二次规划的基础图为无环图且其约束满足一定的技术条件时，可以在多项式时间内解决；当这个条件不满足时，我们提出了一种启发式方法来获取可行点，并在放射网络的最优功率流问题上展示了此方法的应用。
Mar, 2012