银行业务调度系统

本文介绍了一个模拟银行业务调度系统的项目需求与设计方案。系统包括6个业务窗口,针对VIP、普通及快速客户进行异步随机生成,并通过线程模拟业务办理过程。文中详细讨论了面向对象的设计方法,包括号码管理器(NumberManager)、号码机器(NumberMachine)、服务窗口(ServiceWindow)等关键类的设计。

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银行业务调度系统的项目需求

模拟实现银行业务调度系统逻辑,具体需求如下:

1,银行内有6个业务窗口,1 - 4号窗口为普通窗口,5号窗口为快速窗口,6号窗口为VIP窗口。

2,有三种对应类型的客户:VIP客户,普通客户,快速客户(办理如交水电费、电话费之类业务的客户)。

3,异步随机生成各种类型的客户,生成各类型用户的概率比例为:

VIP客户 :普通客户 :快速客户  =  1 3

4,客户办理业务所需时间有最大值和最小值,在该范围内随机设定每个VIP客户以及普通客户办理业务所需的时间,快速客户办理业务所需时间为最小值(提示:办理业务的过程可通过线程Sleep的方式模拟)。

5,各类型客户在其对应窗口按顺序依次办理业务。 

6,当VIP6号)窗口和快速业务(5号)窗口没有客户等待办理业务的时候,这两个窗口可以处理普通客户的业务,而一旦有对应的客户等待办理业务的时候,则优先处理对应客户的业务。

7,随机生成客户时间间隔以及业务办理时间最大值和最小值自定,可以设置。

8,不要求实现GUI,只考虑系统逻辑实现,可通过Log方式展现程序运行结果。

面向对象的分析与设计

1,有三种对应类型的客户:VIP客户,普通客户,快速客户 ,异步随机生成各种类型的客户,各类型客户在其对应窗口按顺序依次办理业务 。

2,由于有三类客户,每类客户的号码编排都是完全独立的,所以,想到本系统一共要产生三个号码管理器对象,各自管理一类用户的排队号码。这三个号码管理器对象统一由一个号码机器进行管理,这个号码机器在整个系统中始终只能有一个,所以,它要被设计成单例。

3,各类型客户在其对应窗口按顺序依次办理业务 ,准确地说,应该是窗口依次叫号。

NumberManager和NumberMachine类

NumberManager类
1,定义一个用于存储上一个客户号码的成员变量和用于存储所有等待服务的客户号码的队列集合。
2,定义一个产生新号码的方法和获取马上要为之服务的号码的方法,这两个方法被不同的线程操作了相同的数据,所以,要进行同步。
NumberMachine类
1,定义三个成员变量分别指向三个NumberManager对象,分别表示普通、快速和VIP客户的号码管理器,定义三个对应的方法来返回这三个NumberManager对象。
2,将NumberMachine类设计成单例。



ServiceWindow与CustomerType枚举类

CustomerType枚举类
1,系统中有三种类型的客户,所以用定义一个枚举类,其中定义三个成员分别表示三种类型的客户。
2,重写toString方法,返回类型的中文名称。这是在后面编码时重构出来的,刚开始不用考虑。
ServiceWindow类
1,定义一个start方法,内部启动一个线程,根据服务窗口的类别分别循环调用三个不同的方法。 
2,定义三个方法分别对三种客户进行服务,为了观察运行效果,应详细打印出其中的细节信息。



MainClass类与Constants类

MainClass类
用for循环创建出4个普通窗口,再创建出1个快速窗口和一个VIP窗口。
接着再创建三个定时器,分别定时去创建新的普通客户号码、新的快速客户号码、新的VIP客户号码。
Constants类
定义三个常量:MAX_SERVICE_TIME、MIN_SERVICE_TIME、COMMON_CUSTOMER_INTERVAL_TIME




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考虑柔性负荷的综合能源系统低碳经济优化调度【考虑碳交易机制】(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“考虑柔性负荷的综合能源系统低碳经济优化调度”展开,重点研究在碳交易机制下如何实现综合能源系统的低碳化与经济性协同优化。通过构建包含风电、光伏、储能、柔性负荷等多种能源形式的系统模型,结合碳交易成本与能源调度成本,提出优化调度策略,以降低碳排放并提升系统运行经济性。文中采用Matlab进行仿真代码实现,验证了所提模型在平衡能源供需、平抑可再生能源波动、引导柔性负荷参与调度等方面的有效性,为低碳能源系统的设计与运行提供了技术支撑。; 适合人群:具备一定电力系统、能源系统背景,熟悉Matlab编程,从事能源优化、低碳调度、综合能源系统等相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①研究碳交易机制对综合能源系统调度决策的影响;②实现柔性负荷在削峰填谷、促进可再生能源消纳中的作用;③掌握基于Matlab的能源系统建模与优化求解方法;④为实际综合能源项目提供低碳经济调度方案参考。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解模型构建与求解过程,重点关注目标函数设计、约束条件设置及碳交易成本的量化方式,可进一步扩展至多能互补、需求响应等场景进行二次开发与仿真验证。
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