setviewportextex

本文介绍了SetViewportExtEx函数的功能及其使用方法。该函数用于设置设备环境坐标系统的X轴和Y轴范围,并提供了详细的参数说明及返回值解释。此外还提到了在不同映射方式下函数的行为特点。
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    函数原型:BOOL SetViewportExtEx(HDC hdc, int nXExtent, int nYExtent, LPSIZE lpSize);

    参数:

    hdc:指向设备描述表的句柄。

    nXExtent:指定观察口以设备单位为单位的水平轴的范围。

    nYExent:指定观察口以设备单位为单位的垂直轴的范围。

    lpSize:指向Size结构的指针,先前的设备单位为单位的视口范围存放在此结构中,如lpSize值为NULL,则什么也没返回。

    返回值:如果函数调用成功,返回值为非零值,否则为零。

    备注:当设置下面的映射方式时,对函数SetWindowExtEx和SetViewportExtEx的调用被忽略:

    MM_HIENGLISH; MM_HIMETRIC; MM_LOENGLISH; MM_LOMETRIC; MM_TEXT; MM_TWIPS

    当设置MM_ISOTROPIC方式时,应用程序在调用SetViewportExtEx之前必须调用SetWindowExtEx函数。

    速查:Windows NT:3.1及以上版本;Windows:95及以上版本;Windows CE:不支持;头文件:wingdi.h;库文件:gdi32.lib。

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。
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