jbpm-starters文档笔记一

本文分享了作者学习JBPM 3.1.2版本的心得体会,详细介绍了Graph Oriented Programming的概念及其特定领域语言(DSL)的特点。通过阅读本文,读者可以了解JBPM的基本概念及其实现方式。
我以为要学好jbpm,其自带的文档必须认真拜读。
我下载的是jbpm-starters-kit-3.1.2,在jbpm\doc\userguide\en\html目录
下的html文件就是很好的学习材料。今天一口气读到chapter4,总觉得有必要记点什么,
以防easy come,easy go.

Chapter 4. Graph Oriented Programming
Domain Specific Language 的定义:Each process language can be considered a Domain Specific Language (DSL).

DSL简要的分做3部分:1,java,ruby之类的 programming language;
2,jbdl,pageflow之类的Graph base languge
3,其他如Hibernate mapping,Ioc configs

几乎所有的process language都有两个特性1,支持wait states 2,可以
graphical represenation.

一般的oo program language没能很好的满足这两点,所以也就有了Graph Oriented Programming的出现
【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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