重载 & 隐藏 & 覆盖

重载:
  1. 在同一个作用域。
  2. 要求函数名相同,参数个数和参数类型不同,返回值可以相同

隐藏:
  1. 作用域不同,一个在父类,一个在子类
  2. 只要求函数名相同,参数和返回值可同可不同
  3. 在派生类中只要不是重写就是隐藏

如果要用子类对象访问父类隐藏的函数必须加访问限定符

覆盖(重写):
  1. 作用域不同,一个在子类一个在父类
  2. 基类的函数必须加virtual关键字
  3. 函数名相同,参数列表相同,返回值也相同(协变除外)

    其实覆盖就是所谓的多态的实现,即“一个接口,多种实现”,父类的虚函数在子类被重新定义,子类对象的虚函数表将父类的虚函数地址覆盖,这样可以实现运行时确定到底执行哪个 函数,就是所谓的动态绑定。
多源动态最优潮流的分布鲁棒优化方法(IEEE118节点)(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于Matlab代码实现的多源动态最优潮流的分布鲁棒优化方法,适用于IEEE118节点电力系统。该方法结合两阶段鲁棒模型与确定性模型,旨在应对电力系统中多源不确定性(如可再生能源出力波动、负荷变化等),提升系统运行的安全性与经济性。文档还列举了大量相关的电力系统优化研究案例,涵盖微电网调度、电动汽车集群并网、需求响应、配电网重构等多个方向,并提供了YALMIP等工具包的网盘下载链接,支持科研复现与进一步开发。整体内容聚焦于电力系统建模、优化算法应用及鲁棒性分析。; 适合人群:具备电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事能源系统优化的工程技术人员;熟悉优化建模(如鲁棒优化、分布鲁棒优化)者更佳。; 使用场景及目标:①开展电力系统动态最优潮流研究,特别是含高比例可再生能源的场景;②学习和复现分布鲁棒优化在IEEE118等标准测试系统上的应用;③进行科研项目开发、论文复现或算法比较实验;④获取相关Matlab代码资源与仿真工具支持。; 阅读建议:建议按文档结构逐步浏览,重点关注模型构建思路与代码实现逻辑,结合提供的网盘资源下载必要工具包(如YALMIP),并在Matlab环境中调试运行示例代码,以加深对分布鲁棒优化方法的理解与应用能力。
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