【SICP练习】103 练习2.81-2.97

解决无限循环的apply-generic
本文探讨了在处理复数运算时,apply-generic过程导致的解释器假死及无限循环问题。通过修改apply-generic,使其在输入参数类型相同时停止强制转换,解决了此错误。

练习2-81

这里再次需要用到第186页的创建表格部分内容。当然了现在完全可以只是将make-table加载到这道题中。还有我们前面几题中用到的apply-generic。

a)
载入 Louis 的强制过程后,对两个复数调用exp会出现解释器假死的情况。

b)
Louis并没有纠正该问题,反而会让程序进入无限循环之中。

c)
解决这个错误的办法就是让apply-generic能够在其两个输入的参数的类型相同时让强制转换停止下来。

(define (apply-generic op . args) (let ((type-tags (map type-tag args))) (let ((proc (get op type-tags))) (if proc (apply proc (map contents args)) (if (= (length args) 2) (let ((type1 (car type-tags)) (type2 (cadr type-tags)) (a1 (car args)) (a2 (cadr args))) (if (equal? type1 type2) (error "No method for these types" (list op type-tags)) (let ((t1->t2 (get-coercion type1 type2)) (t2->t1 (get-coercion type2 type1))) (cond (t1->t2 (apply-generic op (t1->t2 a1) a2)) (t2->t1 (apply-generic op a1 (t2->t1 a2))) (else (error "No method for these types" (list op type-tags))))))) (error "No method for these types" (list op type-tags)))))))

抱歉:剩余部分待完成。



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【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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