super

子类对象创建之前,会先产生父类对象,然后在父类对象基础之上,扩展子类对象特有的属性和方法,所以子类对象中包含完整的父类对象,就可以重用父类中定义的方法和属性。


子类对象创建之前,需要通过super()调用父类的构造方法,产生父类对象,如果子类构造方法中没有书写super(),这时,虚拟机会自动调用super()。如果父类中没有无参构造方法,子类必须通过super(参数)显示调用。
final关键字:可以 修饰类,方法,变量。
修饰类表示该类不能被子类所继承,修饰方法表示该方法不能被子类重写,修饰变量表示该变量的内容不能被改变。
访问修饰符:
public:该类或非该类均可访问。
protected:该类及其子类的成员可以访问,同一个包中的类也可访问。
默认:相同数据包中的类可以访问。
private:只有该类可以访问。
封装:按照信息隐藏的原则,将数据组织在一起。
封装的两个特点:
1、信息隐藏
2、信息集合


私有属性+get/set方法和公有属性的区别:
1、私有属性不能被直接访问,只能通过公有的get方法(访问器)和set方法(修改器)来进行设值和取值。这样一旦删掉get和set方法,可以将该属性做成只读或只写属性,公有属性做不到。
2、可以通过修改器在设置属性时,做数据合法性的验证,但公有属性做不到。


static{
}
称为静态初始化块,在类加载时执行,也就是在对象之前执行,而且只执行一次。


内部类:在一个类中,再定义一个类,这称为内部类,内部类相当于外部类的属性,内部类对象的产生必须依赖于外部类对象。内部类所产生的class文件:外部类类名$内部类类名.class。
多态:允许一个父类对象引用子类的对象,允许一个接口类型变量引用实现类对象。反过来却不行。一句话描述多态:相同的行为,不同的实现。
多态调用时,使用父类变量指向子类对象,只能调用父类中定义的方法和属性,不能调用子类特有的方法和属性。如果子类重写了父类的方法,那么调用时,会优先调用子类重写的方法。
子类重写父类的方法,要求子类方法访问修饰符要大于或等于父类方法修饰符。
基于遗传算法的新的异构分布式系统任务调度算法研究(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕基于遗传算法的异构分布式系统任务调度算法展开研究,重点介绍了一种结合遗传算法的新颖优化方法,并通过Matlab代码实现验证其在复杂调度问题中的有效性。文中还涵盖了多种智能优化算法在生产调度、经济调度、车间调度、无人机路径规划、微电网优化等领域的应用案例,展示了从理论建模到仿真实现的完整流程。此外,文档系统梳理了智能优化、机器学习、路径规划、电力系统管理等多个科研方向的技术体系与实际应用场景,强调“借力”工具与创新思维在科研中的重要性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事智能优化、自动化、电力系统、控制工程等相关领域研究的研究生及科研人员,尤其适合正在开展调度优化、路径规划或算法改进类课题的研究者; 使用场景及目标:①学习遗传算法及其他智能优化算法(如粒子群、蜣螂优化、NSGA等)在任务调度中的设计与实现;②掌握Matlab/Simulink在科研仿真中的综合应用;③获取多领域(如微电网、无人机、车间调度)的算法复现与创新思路; 阅读建议:建议按目录顺序系统浏览,重点关注算法原理与代码实现的对应关系,结合提供的网盘资源下载完整代码进行调试与复现,同时注重从已有案例中提炼可迁移的科研方法与创新路径。
【微电网】【创新点】基于非支配排序的蜣螂优化算法NSDBO求解微电网多目标优化调度研究(Matlab代码实现)内容概要:本文提出了一种基于非支配排序的蜣螂优化算法(NSDBO),用于求解微电网多目标优化调度问题。该方法结合非支配排序机制,提升了传统蜣螂优化算法在处理多目标问题时的收敛性和分布性,有效解决了微电网调度中经济成本、碳排放、能源利用率等多个相互冲突目标的优化难题。研究构建了包含风、光、储能等多种分布式能源的微电网模型,并通过Matlab代码实现算法仿真,验证了NSDBO在寻找帕累托最优解集方面的优越性能,相较于其他多目标优化算法表现出更强的搜索能力和稳定性。; 适合人群:具备一定电力系统或优化算法基础,从事新能源、微电网、智能优化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应用于微电网能量管理系统的多目标优化调度设计;②作为新型智能优化算法的研究与改进基础,用于解决复杂的多目标工程优化问题;③帮助理解非支配排序机制在进化算法中的集成方法及其在实际系统中的仿真实现。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注非支配排序、拥挤度计算和蜣螂行为模拟的结合方式,并可通过替换目标函数或系统参数进行扩展实验,以掌握算法的适应性与调参技巧。
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