Tiny210上编译源码的过程

本文详细介绍了如何使用友善之臂tiny210用户手册pdf,从源代码开始创建并编译Android系统,包括创建文件系统目录、生成yaffs2映像文件等步骤,并解决在单个模块mmm编译过程中遇到的问题。

STEP1:按照友善之臂tiny210用户手册pdf,chapter3中3.4从源代码开始创建Android所示进行编译

  (1)cd /.../android/Android2.3.1

            ./build-android

     (2)编译成功后,执行下列命令创建文件系统目录

           ./genrootfs.sh

     (3)执行下述命令将Android文件系统创建成yaffs2的映像文件,以便烧写到tiny210中

          mkyaffs2image-128M  rootfs_dir  rootfs_android.img

注意:如果不烧写那么就不用执行(2)和(3)

       在执行./genrootfs.sh中,总是显示错误16 function mvapk()处存在(,对应解决方式为将()删除即可

 

STEP2:此时如果进行单个模块mmm编译,总会显示没有/android/Android2.3.1/out/target/product/generic,就是没有generic的文件

对应解决方法采用通用的编译方法

           在源码下执行

            make命令

【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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