5、计算机编程基础与C语言入门

计算机编程基础与C语言入门

1. 软件开发方法的应用

在解决编程问题时,可采用软件开发方法的前五个步骤。下面通过一个将英里转换为公里的案例来详细说明。

1.1 问题描述

在夏季测量工作中,部分地图距离用公里表示,部分用英里表示,而你和同事更习惯使用公制单位。因此,需要编写一个程序来完成英里到公里的转换。

1.2 问题分析

明确要将英里距离转换为公里距离。问题输入是英里距离,输出是公里距离。已知1英里等于1.609公里。
- 数据需求
- 问题输入 miles (英里距离)
- 问题输出 kms (公里距离)
- 相关公式 :1英里 = 1.609公里

1.3 算法设计

算法主要包含三个步骤:
1. 获取英里距离。
2. 将英里距离转换为公里距离。
3. 显示公里距离。

对步骤2进行细化:公里距离等于1.609乘以英里距离。

细化后的完整算法如下:
1. 获取英里距离。
2. 将英里距离转换为公里距离。
- 2.1 公里距离是1.609乘以英里距离。
3. 显示公里距离。

进行桌面检查,若步骤1获取的英里距离为10.0,步骤2.1将其转换为1.609 * 10.0 = 16.09公里,步骤3会显示该正确结

【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车优化调度(分时电价调度)(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于蒙特卡洛和拉格朗日方法的电动汽车充电站有序充电调度优化方案,重点在于采用分散式优化策略应对分时电价机制下的充电需求管理。通过构建数学模型,结合不确定性因素如用户充电行为和电网负荷波动,利用蒙特卡洛模拟生成大量场景,并运用拉格朗日松弛法对复杂问题进行分解求解,从而实现全局最优或近似最优的充电调度计划。该方法有效降低了电网峰值负荷压力,提升了充电站运营效率经济效益,同时兼顾用户充电便利性。 适合人群:具备一定电力系统、优化算法和Matlab编程基础的高校研究生、科研人员及从事智能电网、电动汽车相关领域的工程技术人员。 使用场景及目标:①应用于电动汽车充电站的日常运营管理,优化充电负荷分布;②服务于城市智能交通系统规划,提升电网交通系统的协同水平;③作为学术研究案例,用于验证分散式优化算法在复杂能源系统中的有效性。 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解蒙特卡洛模拟拉格朗日松弛法的具体实施步骤,重点关注场景生成、约束处理迭代收敛过程,以便在实际项目中灵活应用改进。
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