装箱 Boxing

 using System;

namespace testBoxingApp
{
 /// <summary>
 /// Class1 的摘要说明。
 /// </summary>
 class Class1
 {
  /// <summary>
  /// 应用程序的主入口点。
  /// </summary>
  [STAThread]
  static void Main(string[] args)
  {
   //
   // TODO: 在此处添加代码以启动应用程序
   //

   short i = 1;
   object ObjectOne = i; //装箱,隐式类型转换
   Console.WriteLine ("{0} Boxing to object:{1}",ObjectOne.GetType(),ObjectOne);
   short j;    
   j = (short)ObjectOne; //拆箱,显示类型转换
   Console.WriteLine ("object Unboxing to short :{0}",j);
   
   try      //错误的拆箱
   {
                int k;
                k = (int)ObjectOne;
    Console.WriteLine ("object Unboxing to int: {0}",k);
   }
   catch(InvalidCastException ex){
    Console.WriteLine ( ex.Message );
   }

   object ObjectTwo = new Class2 ();
   try      //错误的拆箱
   {
    short m;
    m = (short)ObjectTwo;
    Console.WriteLine ("object Unboxing to short :{0}",m);
   }
   catch(InvalidCastException ex)
   {
    Console.WriteLine ( ex.Message );
   }

   Class2 aRef;   //Class2的一个引用变量
   aRef = (Class2) ObjectTwo;
   Console.WriteLine (aRef.s );
  }
 }

 class Class2
 {
  public short s;
  public Class2()
  {
   Console.WriteLine ("A Class2 Object!");
   s = 10;
  }
 }
}

【SCI级别】多策略改进鲸鱼优化算法(HHWOA)和鲸鱼优化算法(WOA)在CEC2017测试集函数F1-F30寻优对比内容概要:本文档主要介绍了一项关于多策略改进鲸鱼优化算法(HHWOA)与标准鲸鱼优化算法(WOA)在CEC2017测试集函数F1-F30上进行寻优性能对比的研究,属于智能优化算法领域的高水平科研工作。文中通过Matlab代码实现算法仿真,重点展示了HHWOA在收敛速度、寻优精度和稳定性方面的优势,体现了多策略改进的有效性。该研究适用于复杂优化问题求解,尤其在工程优化、参数辨识、机器学习超参数调优等领域具有应用潜力。; 适合人群:具备一定算法基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事智能优化算法开发与应用的工程技术人员,尤其适合致力于SCI论文写作与算法创新的研究者。; 使用场景及目标:①用于理解鲸鱼优化算法的基本原理及多策略改进思路(如种群初始化、非线性收敛因子、精英反向学习等);②为智能优化算法的性能测试与对比实验提供CEC2017标准测试平台的实现参考;③支撑学术研究中的算法创新与论文复现工作。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注HHWOA的改进策略模块与WOA的差异,通过重复实验验证算法性能,并可将其思想迁移至其他优化算法的改进中,提升科研创新能力。
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