笔记2.0

# 定义Student类
class Student:
    def __init__(self,name,xuehao,phone):
        self.name = name
        self.xuehao = xuehao
        self.phone = phone
        self.__password="123"
        
    def say_hello(self):
        print("你好,我是{n},密码是{p}".format(n=self.namep=self.__password))
        
    def print_phone(self):
        print("{h}的电话是{p}".format(h=self.name,p=self.phone))
        
# 实例化
zhangsan = Student("zhangsan","01","123456")
# 属性

zhangsan.xuehao
'01'
# 调用方法
zhangsan.say_hello()
你好,我是zhangsan
zhangsan.print_phone()
zhangsan的电话是123456
【电动车】基于多目标优化遗传算法NSGAII的峰谷分时电价引导下的电动汽车充电负荷优化研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于多目标优化遗传算法NSGA-II的峰谷分时电价引导下的电动汽车充电负荷优化研究”展开,利用Matlab代码实现优化模型,旨在通过峰谷分时电价机制引导电动汽车有序充电,降低电网负荷波动,提升能源利用效率。研究融合了多目标优化思想与遗传算法NSGA-II,兼顾电网负荷均衡性、用户充电成本和充电满意度等多个目标,构建了科学合理的数学模型,并通过仿真验证了方法的有效性与实用性。文中还提供了完整的Matlab代码实现路径,便于复现与进一步研究。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的高校研究生、科研人员及从事智能电网、电动汽车调度相关工作的工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中电动汽车充电负荷的优化调度;②服务于峰谷电价政策下的需求侧管理研究;③为多目标优化算法在能源系统中的实际应用提供案例参考; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐步理解模型构建与算法实现过程,重点关注NSGA-II算法在多目标优化中的适应度函数设计、约束处理及Pareto前沿生成机制,同时可尝试调整参数或引入其他智能算法进行对比分析,以深化对优化策略的理解。
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