继承

1.继承:在面向对象中,可以通扩展一个以有的类,并继承该类的属性和行为,来创建一个新的类,这种方式称作为继承

2.细节:继承是类与类之间的关系
(把共有的属性和行为抽取出来,特有的属性和行为单独列举出来)

3.复用和分离:复用是可以继续用的代码(共有的属性和行为就可以是),分离是各自的使用(子类中特有的属性和行为)

4.继承语法关键字:extends
public class 子类名 extends 父类名(){

5.判断类具有继承关系用is-a(继承)
而:has-a(组合)
super class 表示的就是父类
Subclass 表示子类

6.super()
默认是调用父类的无参构造
位置也只能写在构造方法的第一句
调用父类指定的构造
super.
只能操作父类的
当方法重写后,用this.是调用的子类里面的重写方法,如果用super.的话,是调用父类当中的方法。

7.方法重写:
指的是把来自于父类的方法重新实现。
在声明方法时:
返回类型相同;
方法名要相同;
参数列表也要相同;
访问修饰符:可以改,但是子类的访问修饰符不能比父类小,只能是大于等于父类被重写方法的
访问修饰符(public>private);
子类重写的异常不能抛出比父类更多的异常

8.总结this.和super.
this.指的是当前的对象
语法:this.属性
this.方法
效果:本类中的内容全部可以访问,来自于父类中的内容受访 问修饰符的影响,只能是部分可访
结论:尽量使用this

Super.指的是当前对象中的父类对象部分
语法:super.属性
super.方法
效果:本类中的内容全部不可以访问,来自于父类中的内容受访问修饰符的影响,部分可访
结论:在方法被重写后又企图调用父类的实现时(效果),用super

9.object 是所有类的根类也包括数组
tostring:是返回一个对象的字符串描述,需要自己重写
equals:是返回两个对象的内容是否相等,需要自己重写
finelize(受保护的):销毁对象。是一个方法名,
这个方法是GC调用的,是垃圾回收机制调用的,是已经实现好了的,不需要重写

10.final关键字:
希望一个类称为最终类,不能被其他类继承的时候(不能有子类),在声明类时在关键字class前面加上final。
还可以修饰方法,当修饰方法时就不能被重写,加在void前面
修饰常量
final不能修饰构造方法

需求响应动态冰蓄冷系统与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与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与优化调度策略。研究结合实际电力负荷与电价信号,构建系统能耗模型,利用优化算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、优化算法应用与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、能源管理或优化算法基础,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在能源系统建模与优化中的具体实现方法;③掌握需求响应策略的设计思路与仿真验证流程,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与优化算法的实现细节,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算法(如改进遗传算法、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)进行建模与仿真分析,展示了从问题建模、算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与算法开发;②复现高水平期刊(如SCI/EI)论文中的优化模型与仿真结果;③学习如何将智能优化算法(如遗传算法、灰狼优化、ADMM等)应用于实际能源系统调度问题;④掌握Matlab在能源系统仿真与优化中的典型应用方法。; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码与网盘资源,边学习理论模型边动手调试程序,重点关注不同优化算法在调度模型中的实现细节与参数设置,同时可扩展应用于自身研究课题中,提升科研效率与模型精度。
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