2015最后一节--属性

一、存储属性:

结构简单,可以直接为属性赋值、取值。

var 属性名:类型!

1.1延迟存储属性:

是指当第一次被调用的适合才会计算其初始值的属性。在属性声明前使用lazy来表示一个延迟存储属性

1.2延迟存储属性说明:

一般用于比较复杂的属性(比如说一个较为繁杂类的对象),为了节省资源。

列如:pk游戏

char类,包含skill类 属性,做为玩家或怪物的技能属性。

假如,skill类特别复杂,他得一个对象占有1G内存。

二、计算属性:

2.1概念:

结构相对复杂,使用getter取值器或setter赋值器间接为属性取值、赋值。

2.2 格式:

class 类名:...{

var 计算属性名{

get{

...

return 属性值

}

set{

赋值语句

}


}

2.3 只读计算属性

只有getter 没有setter 的计算属性就是只读计算属性。只读计算属性总是返回一个值,可以通过点运算符访问,弹不能设置新的值。

【太阳能学报EI复现】基于粒子群优化算法的风-水电联合优化运行分析(Matlab代码实现)内容概要:本文档是一份关于“基于粒子群优化算法的风-水电联合优化运行分析”的研究资料,旨在通过Matlab代码实现对该优化模型的复现。文档重点介绍了如何利用粒子群优化(PSO)算法解决风能与水能联合调度中的复杂优化问题,包括系统建模、目标函数构建、约束条件处理及算法实现过程。研究兼顾可再生能源的不确定性与电力系统运行的经济性,通过仿真验证了该方法在提升能源利用率和系统稳定性方面的有效性。此外,文档还附带多个相关领域的Matlab代码案例,涵盖微电网调度、储能配置、负荷预测等,突出其在电力系统优化中的实际应用价值。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事新能源优化调度的工程技术人员;尤其适合希望复现EI期刊论文或开展智能优化算法在能源领域应用研究的用户。; 使用场景及目标:①学习并复现基于粒子群算法的风-水电联合运行优化模型;②掌握Matlab在电力系统优化中的建模与仿真方法;③拓展至微电网、储能调度、多能源协同优化等相关课题的研究与开发。; 阅读建议:建议结合文档中提供的Matlab代码进行逐模块调试与分析,重点关注目标函数设计、粒子群算法参数设置及约束处理机制。同时可参考文中列举的其他优化案例,举一反三,提升对智能算法在能源系统中综合应用的理解与实践能力。
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