18、Swift 中的属性:计算属性、观察者、类型属性与访问控制

Swift 中的属性:计算属性、观察者、类型属性与访问控制

1. 计算属性

计算属性可用于自定义的类、结构体和枚举。与之前使用的属性不同,计算属性不存储值,而是提供 getter 和可选的 setter 来获取或设置属性的值。这使得计算属性的值可以改变,与懒加载存储属性不同。

以下是将 Town 类型的 townSize 属性替换为只读计算属性的示例:

var townSize: Size {
    switch population {
    case 0...10_000:
        return Size.small
    case 10_001...100_000:
        return Size.medium
    default:
        return Size.large
    }
}

上述代码删除了 lazy 关键字和赋值运算符 = ,并去掉了最后一行的括号。 townSize 现在是一个只读计算属性,通过点语法访问(如 myTown.townSize ),每次访问都会执行 getter 方法,根据 myTown 的人口计算 townSize

计算属性也可以同时声明 getter 和 setter,这种属性称为读写属性。以下是在 Monster

基于粒子群优化算法的配电网光伏储能双层优化配置模型[IEEE33节点](选址定容)(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于粒子群优化算法(PSO)的配电网光伏储能双层优化配置模型,针对IEEE33节点系统进行光伏储能系统的选址定容优化。该模型采用双层优化结构,上层以投资成本、运行成本和网络损耗最小为目标,优化光伏和储能的配置位置容量;下层通过潮流计算验证系统约束,确保电压、容量等满足运行要求。通过Matlab编程实现算法仿真,利用粒子群算法的全局寻优能力求解复杂非线性优化问题,提升配电网对可再生能源的接纳能力,同时降低系统综合成本。文中还提供了完整的代码实现方案,便于复现进一步研究。; 适合人群:具备电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事新能源规划的工程技术人员;熟悉优化算法配电网运行分析的专业人士。; 使用场景及目标:①用于分布式光伏储能系统的规划配置研究,支持科研项目实际工程设计;②掌握双层优化建模方法粒子群算法在电力系统中的应用;③实现IEEE33节点系统的仿真验证,提升对配电网优化调度的理解实践能力。; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐步理解模型构建过程,重点关注目标函数设计、约束条件处理及上下层交互逻辑,同时可扩展至其他智能算法对比实验,深化对优化配置问题的认知。
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