sort函数和优先队列的自定义方式的梳理

博客内容提及需修正并理解清楚,但未给出具体待处理信息。

错误的使用方法
等修正并理解清楚!

实操六:移臂调度算法实现 (一):算法原理梳理与流程绘制 1. 每组根据理论基础,梳理五种调度算法的执行流程,明确输入(初始柱面、请求队列、柱面范围)、输出(执行顺序、总寻道间); 2.以 “初始柱面 = 100,请求队列 =[55, 58, 39, 18, 90, 160, 150, 38, 184],柱面范围 = 0-199” 为例,手工绘制五种算法的执行顺序流程图,计算总寻道间(寻道间 =Σ) 3.小组内交叉核对手工计算结果,确保对算法原理的理解准确。 (二):编程实现移臂调度算法 1.小组分工:每人负责 1-2 种算法的编程实现,统一代码框架(如定义请求队列数组、初始柱面变量、柱面范围常量); 2.代码要求:- 输入:初始柱面(默认 100,支持自定义)、请求队列(默认给定,支持手动输入)、柱面范围(默认 0-199);- 输出:算法名称、请求处理顺序、总寻道间;- 函数封装:每种算法独立封装为函数(如 FCFS ()、SSTF ()),便于调用与测试; 3.编程实现(以 C++ 为例):- 定义全局变量或结构体存储输入参数;- 实现 FCFS 算法:按数组顺序遍历请求队列,计算寻道间;- 实现 SSTF 算法:每次遍历未处理请求,选择距离最近的请求,标记为已处理,累加寻道间;- 实现 CSCAN / 双向扫描 / 电梯调度算法:按各自逻辑处理请求队列,注意方向判断与边界处理; 4.编译运行代码,调试并修复语法错误与逻辑漏洞。 七.文档整理与提交 代码
12-13
【电动车优化调度】基于模型预测控制(MPC)的凸优化算法的电动车优化调度(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于模型预测控制(MPC)的凸优化算法在电动车优化调度中的应用,并提供了Matlab代码实现。该方法结合了MPC的滚动优化特性与凸优化的高效求解能力,用于解决电动车充电调度问题,提升电网运行效率与可再生能源消纳能力。文中还提及多个相关研究方向技术支撑,包括智能优化算法、机器学习、电力系统管理等,展示了其在多领域交叉应用的潜力。配套资源可通过提供的网盘链接获取,涵盖YALMIP工具包及其他完整仿真资源。; 适合人群:具备一定电力系统、优化理论及Matlab编程基础的科研人员研究生,尤其适合从事电动汽车调度、智能电网优化等相关课题的研究者。; 使用场景及目标:①实现电动车集群在分电价或电网需求响应机制下的有序充电调度;②结合可再生能源出力与负荷预测,利用MPC进行多段滚动优化,降低电网峰谷差,提高能源利用效率;③为学术论文复现、课题研究及工程仿真提供可靠的技术路线与代码支持。; 阅读建议:建议读者结合文档中提到的智能优化算法与电力系统背景知识进行系统学习,优先掌握MPC基本原理与凸优化建模方法,并下载配套资源调试代码,以加深对电动车调度模型构建与求解过程的理解。
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