我的第一条,一些回忆

在优快云上注册有多少年了?我自己都记不清楚了,只依稀记得当年曾泡论坛刷专家分,那个年份互联网资源并不丰富,写个程序有困难了并不能很容易地谷歌或百度到结果(那时候有谷歌和百度么?当红的好象是altavista和excit那几个搜索引擎吧),所以优快云上刷积分的方法的确很吸引人的参与,这似乎是从Delphi大富翁论坛学来的,后者又是从国外论坛学来的,还曾经发行过论坛汇总知识库的光盘,盛极一时,现在还有人记得么。

而我当时主要是C++ Builder,与Delphi同病相怜的东西,对于Borland来说更是得不到关怀的小弟,虽然如此,热情不减,VCL组件设计的消息机制,Windows API,COM,数据库,一两年下来也在子版泡出星来,出来转转还有人追慕,满足过一阵子的虚荣心。命运总是这么波折,脱离IT几年后做文科的研究后又回到IT的队伍,再也找不回当年的状态,再往后就很少亲自写代码了,也以为自己不会再写多少代码了。

四十岁的时候,再次更换专业方向,在新的方向上与计算机打交道,不得不又做起程序员,复习早已淡忘的那些语法,学习这些年来更主流的新语言。四十岁以前,从来没觉得别人说程序员三十一过就干不动了的话是真的,但是从三十五岁以后慢慢体会到了这一点,除了面对计算机,有许许多多牵扯精力的事情,虽然现在仍保持一两点才睡觉的习惯,很多时候却不是在写代码了。但是,很多东西别人做不来,只能自己亲自动手。

我还能干多久?只能为自己加油。希望自己选择的方向是正确的。





【电动车优化调度】基于模型预测控制(MPC)的凸优化算法的电动车优化调度(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于模型预测控制(MPC)的凸优化算法在电动车优化调度中的应用,并提供了Matlab代码实现。该方法结合了MPC的滚动优化特性与凸优化的高效求解能力,用于解决电动车充电调度问题,提升电网运行效率与可再生能源消纳能力。文中还提及多个相关研究方向和技术支撑,包括智能优化算法、机器学习、电力系统管理等,展示了其在多领域交叉应用的潜力。配套资源可通过提供的网盘链接获取,涵盖YALMIP工具包及其他完整仿真资源。; 适合人群:具备一定电力系统、优化理论及Matlab编程基础的科研人员和研究生,尤其适合从事电动汽车调度、智能电网优化等相关课题的研究者。; 使用场景及目标:①实现电动车集群在分时电价或电网需求响应机制下的有序充电调度;②结合可再生能源出力与负荷预测,利用MPC进行多时段滚动优化,降低电网峰谷差,提高能源利用效率;③为学术论文复现、课题研究及工程仿真提供可靠的技术路线与代码支持。; 阅读建议:建议读者结合文档中提到的智能优化算法与电力系统背景知识进行系统学习,优先掌握MPC基本原理与凸优化建模方法,并下载配套资源调试代码,以加深对电动车调度模型构建与求解过程的理解。
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