java开发之 注解Annotation学习 01

本文详细介绍了如何自定义注解并使用反射获取注解信息,包括注解的定义、保留策略、目标类型及如何在运行时通过反射读取注解属性。同时,展示了基于字节码对象反射创建工厂方法创建对象的过程。

1.自定义一个注解

/**自定义注解
 * @Retention 描述注解何时有效
 * @Target 描述注解可以修饰哪些对象
 * */
@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)//RUNTIME表示运行时有效
@Target(ElementType.TYPE)//type表示注解只能描述类
@interface Entity{//元数据(描述数据)
	//属性定义
	String value() default "";
}//所有注解默认继承Annotation

构建测试类 利用反射获取注解上面的信息

// 1.通过反射构建Pool类的对象
		Class<Pool> cls = Pool.class;
		Pool p = cls.newInstance();
		System.out.println(p);

		// 2. 通过反射为Pool对象的coreSize属性赋值
		Field f = cls.getDeclaredField("coreSize");
		System.out.println(f);
		
		// 3.通过反射得到注解
		Value fv = f.getDeclaredAnnotation(Value.class);

		f.setAccessible(true);//设置私有方法可见

		f.set(p, fv.value());//给对象方法可访问

		System.out.println(p.getCoreSize());

2.基于字节码对象 反射 创建工厂方法 创建对象

package com.java.reflect;

import java.lang.reflect.Constructor;

//对象工厂(负责基于字节码对象创建类的实例对象)
public class ObjectFactory {

	public static <T> T newInstance(Class<T> cls) throws Exception {
		return newInstance(cls, null, null);
	}
	/**
	 * 创建对象
	 * @param cls            类的字节码对象
	 * @param parameterTypes 参数类型
	 * @param args           实际参数的值
	 * @return 对象实例
	 * @throws Exception
	 */
	public static <T> T newInstance(Class<T> cls,
						Class<?>[] parameterTypes, 
						Object[] args) throws Exception {
		// 1.获取类中的构造方法对象
		Constructor<T> con = cls.getDeclaredConstructor(parameterTypes);
		// 2.设置构造方法可访问
		if (!con.isAccessible())
			con.setAccessible(true);
		// 3.基于构造方法对象构建类的实例对象
		return con.newInstance(args);
	}
}
【SCI复现】基于纳什博弈的多微网主体电热双层共享策略研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于纳什博弈的多微网主体电热双层共享策略研究”展开,结合Matlab代码实现,复现了SCI级别的科研成果。研究聚焦于多个微网主体之间的能源共享问题,引入纳什博弈理论构建双层优化模型,上层为各微网间的非合作博弈策略,下层为各微网内部电热联合优化调度,实现能源高效利用与经济性目标的平衡。文中详细阐述了模型构建、博弈均衡求解、约束处理及算法实现过程,并通过Matlab编程进行仿真验证,展示了多微网在电热耦合条件下的运行特性和共享效益。; 适合人群:具备一定电力系统、优化理论和博弈论基础知识的研究生、科研人员及从事能源互联网、微电网优化等相关领域的工程师。; 使用场景及目标:① 学习如何将纳什博弈应用于多主体能源系统优化;② 掌握双层优化模型的建模与求解方法;③ 复现SCI论文中的仿真案例,提升科研实践能力;④ 为微电网集群协同调度、能源共享机制设计提供技术参考。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐行理解模型实现细节,重点关注博弈均衡的求解过程与双层结构的迭代逻辑,同时可尝试修改参数或扩展模型以适应不同应用场景,深化对多主体协同优化机制的理解。
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