[C++应用程序性能优化]临时对象

本文介绍了矩阵类的构造函数、拷贝构造函数、赋值运算符重载以及矩阵加法运算实现,同时展示了如何使用memcpy进行内存复制。
#include <iostream>

#include <cstring>

using namespace std;

class Matrix

{

public:

 Matrix(double d = 1.0)

 {

  cout << "Matrix::Matrix()" << endl;

  for (int i = 0; i < 10; i++)

  {

   for (int j = 0; j < 10; j++)

   {

    m[i][j] = d;

   }

  }

 }

 Matrix(const Matrix& mt)

 {

  cout << "Matrix::Matrix(const Matrix&)" << endl;

  memcpy(this, &mt, sizeof(Matrix));

 }

 Matrix& operator=(const Matrix& mt)

 {

  if (this == &mt)

  {

   return *this;

  }

  cout << "matrix::operator=(const Matrix&)" << endl;

  memcpy(this, &mt, sizeof(Matrix));

  return *this;

 }

 friend const Matrix operator+(const Matrix&, const Matrix&);

protected:

private:

 double m[10][10];

};

const Matrix operator+(const Matrix& arg1, const Matrix& arg2)

{

 Matrix sum;

 for (int i = 0; i < 10; i++)

 {

  for (int j = 0; j < 10; j++)

  {

   sum.m[i][j] = arg1.m[i][j] + arg2.m[i][j];

  }

 }

 return sum;

}

int main()

{

 Matrix a(2.0), b(3.0), c;

 c = a + b;

 system("pause");

 return 0;

}

【电动车】基于多目标优化遗传算法NSGAII的峰谷分时电价引导下的电动汽车充电负荷优化研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于多目标优化遗传算法NSGA-II的峰谷分时电价引导下的电动汽车充电负荷优化研究”展开,利用Matlab代码实现优化模型,旨在通过峰谷分时电价机制引导电动汽车有序充电,降低电网负荷波动,提升能源利用效率。研究融合了多目标优化思想与遗传算法NSGA-II,兼顾电网负荷均衡性、用户充电成本和充电满意度等多个目标,构建了科学合理的数学模型,并通过仿真验证了方法的有效性与实用性。文中还提供了完整的Matlab代码实现路径,便于复现与进一步研究。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的高校研究生、科研人员及从事智能电网、电动汽车调度相关工作的工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中电动汽车充电负荷的优化调度;②服务于峰谷电价政策下的需求侧管理研究;③为多目标优化算法在能源系统中的实际应用提供案例参考; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐步理解模型构建与算法实现过程,重点关注NSGA-II算法在多目标优化中的适应度函数设计、约束处理及Pareto前沿生成机制,同时可尝试调整参数或引入其他智能算法进行对比分析,以深化对优化策略的理解。
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