硬肝系列:23种设计模式之责任链模式

本文介绍了设计模式中的责任链模式,通过请假流程举例,解释了如何使用该模式降低发送者和接收者的耦合,允许动态增删处理节点。责任链模式允许在运行时改变处理顺序,但调试不便。推荐阅读链接提供了详细说明。

结构型模式也肝完啦!!下面进入新的章节行为型模式

硬肝系列目录

创建型模式

23种设计模式之工厂模式

23种设计模式之抽象工厂模式

23种设计模式之建造者模式

23种设计模式之原型模式

23种设计模式之单例模式

结构型模式

23种设计模式之适配器模式

23种设计模式之桥梁模式

23种设计模式之代理模式

23种设计模式之外观模式

23种设计模式之装饰器模式

23种设计模式之享元模式

23种设计模式之组合模式

行为型模式

23种设计模式之责任链模式

23种设计模式之命令模式

23种设计模式之迭代器模式

23种设计模式之中介者模式

23种设计模式之备忘录模式

23种设计模式之观察者模式

到目前为止、23种设计模式的创建型模式 and 结构型模式都已经给大家肝完了,现在我们进入到一个全新的章节!!!

兄弟萌这篇有点水,最近忙着找工作,主要引用了一下菜鸟教程的例子,它这个就写的很好

什么是责任链模式?为什么要有责任链模式?

相信大家都有找老师请假的经历吧,回想当年我是先要去找班长签名,班长再去找班主任签名,班主任最后再去找年级主任签名才能请下来假,在代码中我相信很多人都是使用if else来判断的吧但是你们想想如果我们在编写代码的时候使用if else,如果再来个中间商,我是不是得改代码啊,还有就是班主任请假了怎么办?我们是不是还得改代码,去找另一个老师批假啊,这不符合我们的开闭原则,所以就诞生了我们的责任链模式,将我们的发送者与接收者解耦,不应该将他们放在一个类中,而是将责任链中的对象单独拿出来

责任链模式的优点:
降低发送者和接收者的耦合度、可以灵活调整链中成员的次序,允许动态增删责任、新加入成员可以方便的插入责任链中

缺点:代码调试不方便、不了解运行时内部细节不易排bug

推荐阅读:https://www.runoob.com/design-pattern/chain-of-responsibility-pattern.html

完成:TO: 2021/3/25 16:55

基于遗传算法的新的异构分布式系统任务调度算法研究(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕基于遗传算法的异构分布式系统任务调度算法展开研究,重点介绍了一种结合遗传算法的新颖优化方法,并通过Matlab代码实现验证其在复杂调度问题中的有效性。文中还涵盖了多种智能优化算法在生产调度、经济调度、车间调度、无人机路径规划、微电网优化等领域的应用案例,展示了从理论建模到仿真实现的完整流程。此外,文档系统梳理了智能优化、机器学习、路径规划、电力系统管理等多个科研方向的技术体系与实际应用场景,强调“借力”工具与创新思维在科研中的重要性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事智能优化、自动化、电力系统、控制工程等相关领域研究的研究生及科研人员,尤其适合正在开展调度优化、路径规划或算法改进类课题的研究者; 使用场景及目标:①学习遗传算法及其他智能优化算法(如粒子群、蜣螂优化、NSGA等)在任务调度中的设计与实现;②掌握Matlab/Simulink在科研仿真中的综合应用;③获取多领域(如微电网、无人机、车间调度)的算法复现与创新思路; 阅读建议:建议按目录顺序系统浏览,重点关注算法原理与代码实现的对应关系,结合提供的网盘资源下载完整代码进行调试与复现,同时注重从已有案例中提炼可迁移的科研方法与创新路径。
【微电网】【创新点】基于非支配排序的蜣螂优化算法NSDBO求解微电网多目标优化调度研究(Matlab代码实现)内容概要:本文提出了一种基于非支配排序的蜣螂优化算法(NSDBO),用于求解微电网多目标优化调度问题。该方法结合非支配排序机制,提升了传统蜣螂优化算法在处理多目标问题时的收敛性和分布性,有效解决了微电网调度中经济成本、碳排放、能源利用率等多个相互冲突目标的优化难题。研究构建了包含风、光、储能等多种分布式能源的微电网模型,并通过Matlab代码实现算法仿真,验证了NSDBO在寻找帕累托最优解集方面的优越性能,相较于其他多目标优化算法表现出更强的搜索能力和稳定性。; 适合人群:具备一定电力系统或优化算法基础,从事新能源、微电网、智能优化等相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于微电网能量管理系统的多目标优化调度设计;②作为新型智能优化算法的研究与改进基础,用于解决复杂的多目标工程优化问题;③帮助理解非支配排序机制在进化算法中的集成方法及其在实际系统中的仿真实现。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注非支配排序、拥挤度计算和蜣螂行为模拟的结合方式,并可通过替换目标函数或系统参数进行扩展实验,以掌握算法的适应性与调参技巧。
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