面先对象

class Skill:
    def __init__(self, name="", time=0, atk=0, consumes=0):
        self.name=name
        self.time=time
        self.atk=atk
        self.consumes=consumes
    # def print_self(self):
    #     print("%s技能持续时间是%d攻击力是%d消耗法力值为%d" %(self.name,self.time,self.atk,self.consumes))
    @property
    def time(self):
        return self.__time
    @time.setter
    def time(self,v):
        if 1<=v<=60:
            self.__time=v
        else:
            raise Exception("技能时间错误")

    @property
    def atk(self):
        return self.__atk
    @atk.setter
    def atk(self,v):
        if 0<=v<=500:
            self.__atk=v
        else:
            raise Exception("技能时间错误")

    @property
    def consumes(self):
        return self.__consumes
    @consumes.setter
    def consumes(self,v):
        if 0<=v<=1000:
            self.__consumes=v
        else:
            raise Exception("技能时间错误")
    def print_self(self):
        print("%s技能持续时间是%d攻击力是%d消耗法力值为%d" %(self.name,self.time,self.atk,self.consumes))

list_skill=[
    Skill("降龙十八掌",60,30,18),
    Skill("九阳神功",40,100,800),
    Skill("九阴白骨爪",40,40,800),
    Skill("乾坤大挪移",50,50,900)
]
# 在技能列表中查找攻击力大于100的所有技能名称,攻击力与消耗的法力
def get_atk():
    list_result=[]
    for item in list_skill:
        if item.atk >=100:
            list_result.append((item.name,item.atk,item.consumes))
    return list_result

# for item in get_atk():
#     print(item)

#   -- 在技能列表中查找消耗法力最大的技能对象
def max_consumes():
    number=list_skill[0]
    for i in range(1, len(list_skill)):
        if number.consumes < list_skill[i].consumes:
            number = list_skill[i]
    return number
# print(max_consumes().name)

# 在技能列表中删除持续时间大于50的技能对象
def del_time():
    count=0
    for item in list_skill[::-1]:
        if item.time>50:
            count+=1
    return count
# print(del_time())

# 根据消耗的法力对技能列表进行升序排列
def min_consumes():
    for r in range(len(list_skill)-1):
        for c in range(r+1,len(list_skill)):
            if list_skill[r].consumes>list_skill[c].consumes:
                list_skill[r],list_skill[c]=list_skill[c],list_skill[r]
# min_consumes()
# for item in list_skill:
#     item.print_self()

# 将技能列表中攻击力小于100的技能消耗法力设置为0
def min_atk():
    for item in list_skill:
        if item.atk<100:
            item.consumes=0
# min_atk()
# for item in list_skill:
#     item.print_self()

# 删除技能列表中持续时间相同的技能(只保留一个)
def homology_time():
    for r in range(len(list_skill) - 1):
        for c in range(r + 1, len(list_skill)):
            if list_skill[r].time==list_skill[c].time:
                del list_skill[c]
                break
homology_time()
for item in list_skill:
    item.print_self()





考虑柔性负荷的综合能源系统低碳经济优化调度【考虑碳交易机制】(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“考虑柔性负荷的综合能源系统低碳经济优化调度”展开,重点研究在碳交易机制下如何实现综合能源系统的低碳化与经济性协同优化。通过构建包含风电、光伏、储能、柔性负荷等多种能源形式的系统模型,结合碳交易成本与能源调度成本,提出优化调度策略,以降低碳排放并提升系统运行经济性。文中采用Matlab进行仿真代码实现,验证了所提模型在平衡能源供需、平抑可再生能源波动、引导柔性负荷参与调度等方的有效性,为低碳能源系统的设计与运行提供了技术支撑。; 适合人群:具备一定电力系统、能源系统背景,熟悉Matlab编程,从事能源优化、低碳调度、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研究碳交易机制对综合能源系统调度决策的影响;②实现柔性负荷在削峰填谷、促进可再生能源消纳中的作用;③掌握基于Matlab的能源系统建模与优化求解方法;④为实际综合能源项目提供低碳经济调度方案参考。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解模型构建与求解过程,重点关注目标函数设计、约束条件设置及碳交易成本的量化方式,可进一步扩展至多能互补、需求响应等场景进行二次开发与仿真验证。
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