23、可靠的自适应对象技术解析

可靠的自适应对象技术解析

在软件开发中,构建可靠且自适应的系统是一个重要的目标。本文将深入探讨自适应对象技术,包括其原理、架构、实现以及性能评估等方面。

自适应能力增强的过滤过程

过滤过程可以提升自适应能力,它允许将可在不同上下文执行的方法纳入集合。根据对象状态和正在执行的方法等上下文信息,部分方法会被排除。例如,有两个方法,一个在运行状态可执行,另一个在停止状态可执行,根据对象的实际状态,其中一个方法会被排除。

消息队列中的所有消息都会经过处理,过滤后仅保留可执行的消息,即那些方法集非空的消息。然后,对象会应用本地策略来选择一条消息。提供的基本策略包括:最早截止时间优先消息选择(EDF)、最重要优先、为关键消息预留线程的最重要优先,以及根据消息到达时间选择(FIFO)。当然,也可以根据特定需求添加其他策略,例如根据消息标记来确保来自同一对象的消息按顺序处理。

UML 描述适应策略

使用 UML 描述适应策略并非难事。UML 提供了扩展机制,可以从现有概念创建新的概念(构造型),为任何模型元素添加属性(标记值)和约束。与特定领域相关的扩展通常会收集到一个配置文件中,例如 “可调度性、性能和时间” 配置文件。

应用程序以标准方式建模,装饰提供了用于生成代码的额外信息。图 3a 和 3b 展示了装饰(斜体表示必需)。标记值的形式为 {tagName = value},值可以是任何具有特定语法的字符串。例如,图 3a 显示了精度的界限,图 3b 显示了一组模式。在这种描述中,值与给定的执行上下文相关,例如方法的持续时间取决于操作系统。虽然在图 3a 和 3b 中,描述被收集到 UML 注释中,但在实践中,这种过程对用户来说

【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车优化调度(分时电价调度)(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于蒙特卡洛和拉格朗日方法的电动汽车充电站有序充电调度优化方案,重点在于采用分散式优化策略应对分时电价机制下的充电需求管理。通过构建数学模型,结合不确定性因素如用户充电行为和电网负荷波动,利用蒙特卡洛模拟生成大量场景,并运用拉格朗日松弛法对复杂问题进行分解求解,从而实现全局最优或近似最优的充电调度计划。该方法有效降低了电网峰值负荷压力,提升了充电站运营效率与经济效益,同时兼顾用户充电便利性。 适合人群:具备一定电力系统、优化算法和Matlab编程基础的高校研究生、科研人员及从事智能电网、电动汽车相关领域的工程技术人员。 使用场景及目标:①应用于电动汽车充电站的日常运营管理,优化充电负荷分布;②服务于城市智能交通系统规划,提升电网与交通系统的协同水平;③作为学术研究案例,用于验证分散式优化算法在复杂能源系统中的有效性。 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解蒙特卡洛模拟与拉格朗日松弛法的具体实施步骤,重点关注场景生成、约束处理与迭代收敛过程,以便在实际项目中灵活应用与改进。
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