59、理解CIL和动态程序集的作用

理解CIL和动态程序集的作用

1. CIL操作码与助记符的区别

在CIL(Common Intermediate Language)中,像 ldstr 这样的标记实际上是实际二进制CIL操作码的助记符。例如,在C#中编写一个简单的加法方法:

static int Add(int x, int y)
{
    return x + y;
}

在CIL里,两个数相加的操作由操作码 0X58 表示,相减用 0X59 ,在托管堆上分配新对象用 0X73 。不过,每个二进制操作码都有对应的助记符,比如 add 对应 0X58 sub 对应 0X59 newobj 对应 0X73

CIL反编译器(如 ildasm.exe )会将程序集的二进制操作码转换为对应的CIL助记符。以下是 ildasm.exe 为上述 Add() 方法生成的CIL代码:

.method private hidebysig static int32 Add(int32 x,
  int32 y) cil managed
{
  // Co
基于粒子群优化算法的配电网光伏储能双层优化配置模型[IEEE33节点](选址定容)(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于粒子群优化算法(PSO)的配电网光伏储能双层优化配置模型,针对IEEE33节点系统进行光伏与储能系统的选址定容优化。该模型采用双层优化结构,上层以投资成本、运行成本网络损耗最小为目标,优化光伏储能的配置位置与容量;下层通过潮流计算验证系统约束,确保电压、容量等满足运行要求。通过Matlab编程实现算法仿真,利用粒子群算法的全局寻优能力求解复杂非线性优化问题,提升配电网对可再生能源的接纳能力,同时降低系统综合成本。文中还提供了完整的代码实现方案,便于复现与进一步研究。; 适合人群:具备电力系统基础知识Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事新能源规划的工程技术人员;熟悉优化算法与配电网运行分析的专业人士。; 使用场景及目标:①用于分布式光伏与储能系统的规划配置研究,支持科研项目与实际工程设计;②掌握双层优化建模方法与粒子群算法在电力系统中的应用;③实现IEEE33节点系统的仿真验证,提升对配电网优化调度的理解与实践能力。; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐步理解模型构建过程,重点关注目标函数设计、约束条件处理及上下层交互逻辑,同时可扩展至其他智能算法对比实验,深化对优化配置问题的认知。
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