final与多态

1:final关键字可以干什么?有什么特点?

Fianl可以用来修饰变量.方法和类,使其不能被更改.
被修饰的类,不能被继承。
被修饰的方法,不能被重写
被修饰的变量,不能被重新赋值。

2:final关键字的面试题?

A:修饰局部变量
基本类型:值不可以被更改重新赋值
引用类型:地址不可以被更改
B:初始化时机
显式初始化
在对象构造完毕前即可

3:多态是什么,前提是什么?

多态:某一个事物,在不同时刻表现出来的不同状态。
多态的前提是继承,方法重写,父类引用指向子类.

4:多态中成员访问的特点?

成员变量
编译看左边,运行看左边
成员方法
编译看左边,运行看右边
静态方法
编译看左边,运行看左边

5:多态的好处及弊端?如何解决多态的弊端?

好处:
提高了程序的维护性(由继承关系保证)
提高了代码的扩展性(由多态保证)
弊端:
子类无法访问到子类的特有方法
解决方案:向下转型

6:什么是向上转型?什么是向下转型?

向上转型是将子类转为父类,
Animal a = new Cat
向下转型是将父类转型为子类
Animal c = (Cat) a;

7:请描述下this和super的区别?

This表示对子类对象的引用
Super表示对对父类的引用

8:方法重写和方法重载的区别?

方法重写:方法名相同,参数类型相同,参数个数相同.
方法重载:方法名相同,参数类型不同或参数个数不同.

需求响应动态冰蓄冷系统需求响应策略的优化研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“需求响应动态冰蓄冷系统需求响应策略的优化研究”展开,基于Matlab代码实现,重点探讨了冰蓄冷系统在电力需求响应背景下的动态建模优化调度策略。研究结合实际电力负荷电价信号,构建系统能耗模型,利用优化法对冰蓄冷系统的运行策略进行求解,旨在降低用电成本、平衡电网负荷,并提升能源利用效率。文中还提及该研究为博士论文复现,涉及系统建模、优化法应用仿真验证等关键技术环节,配套提供了完整的Matlab代码资源。; 适合人群:具备一定电力系统、能源管理或优化法基础,从事科研或工程应用的研究生、高校教师及企业研发人员,尤其适合开展需求响应、综合能源系统优化等相关课题研究的人员。; 使用场景及目标:①复现博士论文中的冰蓄冷系统需求响应优化模型;②学习Matlab在能源系统建模优化中的具体实现方法;③掌握需求响应策略的设计思路仿真验证流程,服务于科研项目、论文写作或实际工程方案设计。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析,重点关注系统建模逻辑优化法的实现细节,按文档目录顺序系统学习,并尝试调整参数进行仿真对比,以深入理解不同需求响应策略的效果差异。
综合能源系统零碳优化调度研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“综合能源系统零碳优化调度研究”,提供了基于Matlab代码实现的完整解决方案,重点探讨了在高比例可再生能源接入背景下,如何通过优化调度实现零碳排放目标。文中涉及多种先进优化法(如改进遗传法、粒子群优化、ADMM等)在综合能源系统中的应用,涵盖风光场景生成、储能配置、需求响应、微电网协同调度等多个关键技术环节,并结合具体案例(如压缩空气储能、光热电站、P2G技术等)进行建模仿真分析,展示了从问题建模、法设计到结果验证的全流程实现过程。; 适合人群:具备一定电力系统、能源系统或优化理论基础,熟悉Matlab/Simulink编程,从事新能源、智能电网、综合能源系统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开展综合能源系统低碳/零碳调度的科研建模法开发;②复现高水平期刊(如SCI/EI)论文中的优化模型仿真结果;③学习如何将智能优化法(如遗传法、灰狼优化、ADMM等)应用于实际能源系统调度问题;④掌握Matlab在能源系统仿真优化中的典型应用方法。; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码网盘资源,边学习理论模型边动手调试程序,重点关注不同优化法在调度模型中的实现细节参数设置,同时可扩展应用于自身研究课题中,提升科研效率模型精度。
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