【算法】总结之前篇

前言:        

       算法其实很早之前就接触过了,但是现在才开始进行总结,真是一种拖延症。

     今天不讲具体的算法,只说一说学习算法过程中的感受和成长。

开篇:

         一开始的时候,两位新巨人给我们讲解之前就接触过得一些排序算法,例如:选择排序、冒泡排序、插入排序。第一次听得时候感觉没有太强烈,可是到后面两三次的时候,发现巨人讲解的很详细,代码、思考方式、逻辑顺序都一步一步的给我们详细的讲解出来,但是我的收获却不是很大,感觉像是在听‘正常’的前辈在教授给’正常’的后背‘正常’的知识。

    在课堂中,巨人给出几个学习的建议:1.这三个的排序顺序写1000行,整理自己的逻辑  2.明白了去实践代码,写出核心代码,形成自己的代码库  3.利用图形,想象出自己赋给它的联系

所以就有如下的循环图:


高潮:

        所以我们迎来了第一个高潮,大家纷纷的和新巨人沟通,让巨人们了解我们的想法,也让我们体会巨人们所付出的辛苦。接下来,我们转变了新的上课形式,大家分为若干个小组,巨人提出主题,大家讨论,然后巨人进行解答,重要的是小伙伴们已经提前知道将要讲解的内容,和自己已经提前了解了相应的内容。

    这一次的改善自我感觉好了很多,再和小伙伴们的交流中,发现了小伙伴们的奇思妙想,以及逻辑强大的牛人们,让自己也跟着逻辑更加的清晰,氛围更加的热烈,每次的感受都是快乐的。

尾声:

        说到尾声,并不是结束了,而是对于这段时间的总结,在最后一个阶段,我们开始学习动态规划中的0-1背包问题,在这次的学习中,请来了boss级别的巨人来给我们讲解具体的内容,感觉每一句话都是一件有意思的事情。最后的最后,感觉自己已经理解了,但是还没有讲给别人听,毕竟教是最好的学嘛!

而且自己也会提出自己的疑问了,感觉进步了一点点,但是巨人还是建议说当众站起来提问,会让自己收获到更多。 从善如流


总结:

       这一次不仅是一个学习的过程,也是一个成长的过程,如何对待自己的学习,要找对学习方法,运用好工具,思考巨人的引导,开心的学习。

内容概要:本文介绍了一个基于Matlab的综合能源系统优化调度仿真资源,重点实现了含光热电站、有机朗肯循环(ORC)和电含光热电站、有机有机朗肯循环、P2G的综合能源优化调度(Matlab代码实现)转气(P2G)技术的冷、热、电多能互补系统的优化调度模型。该模型充分考虑多种能源形式的协同转换与利用,通过Matlab代码构建系统架构、设定约束条件并求解优化目标,旨在提升综合能源系统的运行效率与经济性,同时兼顾灵活性供需不确定性下的储能优化配置问题。文中还提到了相关仿真技术支持,如YALMIP工具包的应用,适用于复杂能源系统的建模与求解。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和能源系统背景知识的科研人员、研究生及工程技术人员,尤其适合从事综合能源系统、可再生能源利用、电力系统优化等方向的研究者。; 使用场景及目标:①研究含光热、ORC和P2G的多能系统协调调度机制;②开展考虑不确定性的储能优化配置与经济调度仿真;③学习Matlab在能源系统优化中的建模与求解方法,复现高水平论文(如EI期刊)中的算法案例。; 阅读建议:建议读者结合文档提供的网盘资源,下载完整代码和案例文件,按照目录顺序逐步学习,重点关注模型构建逻辑、约束设置与求解器调用方式,并通过修改参数进行仿真实验,加深对综合能源系统优化调度的理解。
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