14_组合模式

一、结点类

package com.study.composite

interface INode {
    /**
     * 打印当前节点的信息
     */
    fun print()
}
package com.study.composite

/**
 * 树节点
 * nodeName当前结点名称
 * depth当前结点的深度
 */
class BranchNode(private val nodeName: String, private val depth: Int) : INode {
    val childNodes = arrayListOf<INode>()
    /**
     * 添加子节点
     */
    fun addChildNode(node: INode) {
        childNodes.add(node)
    }

    override fun print() {
        for (i in 0..depth) print("-")
        println("树:$nodeName::$depth")
    }
}
package com.study.composite

/**
 * 叶子结点
 */
class LeafNode(val nodeName: String, val depth: Int) : INode {
    override fun print() {
        for (i in 0..depth) print("-")
        println("叶:$nodeName::$depth")
    }
}

二、主程序调用

package com.study.composite

/**
 * 定义和类型
    将对象组合成树形结构以表示“部分-整体”的层次结构
    组合模式使客户端对单个对象和组合对象保持一致的方式处理

    类型:结构型
    适用场景
    希望客户端可以忽略组合对象和单个对象的差异时
    处理一个树型结构时

    优点
    清楚地定义分层次的复杂对象,表示对象的全部或部分层次
    让客户端忽略了层次的差异,方便对整个层次结构进行控制
    简化客户端代码
    符合开闭原则

    缺点
    限制类型时会较为复杂
    使设计变得更加抽象
 */
fun main() {
    val rootNode = BranchNode("中国", 0)

    val branchNode1 = BranchNode("湖北", 1)
    val branchNode2 = BranchNode("湖南", 1)

    val leafNode11 = LeafNode("武汉", 2)
    val leafNode12 = LeafNode("十堰", 2)

    val leafNode21 = LeafNode("长沙", 2)
    val leafNode22 = LeafNode("吉首", 2)

    rootNode.addChildNode(branchNode1)
    rootNode.addChildNode(branchNode2)

    branchNode1.addChildNode(leafNode11)
    branchNode1.addChildNode(leafNode12)

    branchNode2.addChildNode(leafNode21)
    branchNode2.addChildNode(leafNode22)

    printNode(rootNode)
}

/**
 * 遍历节点
 */
fun printNode(node: INode) {
    node.print()
    //树结点
    if (node is BranchNode) {
        for (tempNode in node.childNodes)
            printNode(tempNode)
    }
}

三、运行结果

内容概要:本文介绍了一个基于Matlab的综合能源系统优化调度仿真资源,重点实现了含光热电站、有机朗肯循环(ORC)和电含光热电站、有机有机朗肯循环、P2G的综合能源优化调度(Matlab代码实现)转气(P2G)技术的冷、热、电多能互补系统的优化调度模型。该模型充分考虑多种能源形式的协同转换与利用,通过Matlab代码构建系统架构、设定约束条件并求解优化目标,旨在提升综合能源系统的运行效率与经济性,同时兼顾灵活性供需不确定性下的储能优化配置问题。文中还提到了相关仿真技术支持,如YALMIP工具包的应用,适用于复杂能源系统的建模与求解。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和能源系统背景知识的科研人员、研究生及工程技术人员,尤其适合从事综合能源系统、可再生能源利用、电力系统优化等方向的研究者。; 使用场景及目标:①研究含光热、ORC和P2G的多能系统协调调度机制;②开展考虑不确定性的储能优化配置与经济调度仿真;③学习Matlab在能源系统优化中的建模与求解方法,复现高水平论文(如EI期刊)中的算法案例。; 阅读建议:建议读者结合文档提供的网盘资源,下载完整代码和案例文件,按照目录顺序逐步学习,重点关注模型构建逻辑、约束设置与求解器调用方式,并通过修改参数进行仿真实验,加深对综合能源系统优化调度的理解。
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