设计模式(1)

本文介绍了两种重要的设计模式:观察者模式和装饰者模式。观察者模式定义了对象间的一对多依赖关系,允许对象间进行解耦通信。装饰者模式则提供了一种比继承更具弹性的扩展方式,通过动态地给对象添加职责来增强其功能。

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观察者模式:定义了对象之间的一对多依赖关系,当一个对象改变状态时,它的所有依赖者都会收到通知并自动更新。

1、主题(可观察者)用一个共同的接口来更新观察者。

2、观察者和被观察者之间用松耦合的方式,可观察者不知道观察者的细节。

3、使用推和拉的方式(一般使用推)。

4、多个观察者不可以依赖特定的通知顺序。

5、java.util.Observable

6、针对接口编程,不针对实现编程。

7、多用组合,少用继承。


装饰者模式:动态的将责任附加到对象上,若要扩展功能,装饰者提供了比继承更有弹性的替代方案。

1、组合和委托可用于在运行时动态的加上新的行为。

2、装饰者模式意味着一群装饰者类,这些类用来包装具体组件。

3、装饰者可以在被装饰者前面或者后面加上自己的行为,甚至将被装饰者的行为整个取代掉,而达到特定的目的。

4、可以用无数个装饰者包装一个组件。

5、装饰者会导致设计中出现许多小对象,如果过度使用,会让程序变得很复杂。

内容概要:该论文研究增程式电动汽车(REEV)的能量管理策略,针对现有优化策略实时性差的问题,提出基于工况识别的自适应等效燃油消耗最小策略(A-ECMS)。首先建立整车Simulink模型和基于规则的策略;然后研究动态规划(DP)算法和等效燃油最小策略;接着通过聚类分析将道路工况分为四类,并设计工况识别算法;最后开发基于工况识别的A-ECMS,通过高德地图预判工况类型并自适应调整SOC分配。仿真显示该策略比规则策略节油8%,比简单SOC规划策略节油2%,并通过硬件在环实验验证了实时可行性。 适合人群:具备一定编程基础,特别是对电动汽车能量管理策略有兴趣的研发人员和技术爱好者。 使用场景及目标:①理解增程式电动汽车能量管理策略的基本原理;②掌握动态规划算法和等效燃油消耗最小策略的应用;③学习工况识别算法的设计和实现;④了解基于工况识别的A-ECMS策略的具体实现及其优化效果。 其他说明:此资源不仅提供了详细的MATLAB/Simulink代码实现,还深入分析了各算法的原理和应用场景,适合用于学术研究和工业实践。在学习过程中,建议结合代码调试和实际数据进行实践,以便更好地理解策略的优化效果。此外,论文还探讨了未来的研究方向,如深度学习替代聚类、多目标优化以及V2X集成等,为后续研究提供了思路。
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