GSONDome

package com.example.jsonparserdome;

import java.io.BufferedReader;
import java.io.IOException;
import java.io.InputStream;
import java.io.InputStreamReader;
import java.lang.reflect.Type;
import java.util.List;

import com.google.gson.Gson;

import android.content.Context;
import android.content.res.Resources;

public class GSONDome {

	private Context context;

	public GSONDome(Context context) {
		super();
		this.context = context;
	}
	public InputStream readFilefromRAW(int ResID){
		Resources resources=context.getResources();
		InputStream inputStream=resources.openRawResource(ResID);
		return inputStream;
	}
	public String stresm2Str(InputStream inputStream ) throws IOException{
		BufferedReader bufferedReader=new BufferedReader(new InputStreamReader(inputStream));
		StringBuffer stringBuffer=new StringBuffer();
		String lint=null;
		if ((lint=bufferedReader.readLine())!=null) {
			stringBuffer.append(lint);
		}
		return stringBuffer.toString();
	}
	public static <T> T changeObjFromJSONStr(String jsonStr,Class<T> clz){
		Gson gson=new Gson();
		return gson.fromJson(jsonStr, clz);
	}
	public static <T> List<T> changeArrayFromJSONStr(String jsonStr,Type type){
		Gson gson=new Gson();
		return gson.fromJson(jsonStr, type);
	}
}

如何使用MATLAB及其工具包YALMIP和求解器CPLEX实现列约束生成法(CCG)来解决两阶段鲁棒优化问题。首先解释了两阶段鲁棒优化的基本概念,即先做出初步决策然后应对不确定性的挑战。接着展示了具体的编码步骤,从主问题的初始化开始,通过定义决策变量和目标函数创建初始模型;再到子问题的设计,用于评估并找出最不利的情况以检验主问题解决方案的有效性;最后讲解了迭代过程中不断向主问题添加新的约束条件直至达到最优解的方法。文中还提供了完整的代码片段以及关键细节提示,如正确处理目标函数中的符号反转、设定合理的上界下界初始值、确保数值稳定性和选择适当的终止条件等。 适合人群:对运筹学、优化理论感兴趣的研究人员和技术爱好者,尤其是希望深入了解CCG算法及其应用的人群。 使用场景及目标:适用于需要处理存在不确定性因素的复杂系统建模与优化任务,比如供应链管理、金融风险控制等领域。通过学习本篇文章,读者可以掌握CCG算法的工作机制,并能够独立运用MATLAB完成类似问题的求解。 其他说明:本文不仅提供了一个完整的案例研究,而且强调了实践中容易被忽视的小技巧,有助于提高程序运行效率和结果准确性。同时,它也是进入CCG算法领域的理想起点,为后续深入探索奠定了坚实的基础。
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