29、循环、文件与随机数编程知识详解

循环、文件与随机数编程知识详解

随机数种子

在编程中, Random 类生成的数字并非真正的随机数,而是通过公式计算得出的伪随机数。生成随机数的公式需要一个种子值来初始化,这个种子值用于计算序列中的下一个随机数。

当在内存中创建 Random 对象时,它会从计算机的内部时钟获取系统时间,并将其作为种子值。系统时间是一个整数,精确到百分之一秒。

如果每次创建 Random 对象时都使用相同的种子值,那么它将始终生成相同的随机数序列。由于系统时间每百分之一秒都会改变,因此在大多数情况下,它是首选的种子值。不过,你也可以在创建 Random 对象时指定一个不同的整数值作为种子,示例代码如下:

Random rand = new Random(1000);

在这个示例中,创建的 Random 对象使用 1000 作为种子值。每次使用此语句创建 Random 对象时,它都会生成相同的随机数序列。在某些应用程序中,如果你总是希望生成相同的伪随机数集,这种方式可能会很有用。

下面是一些关于随机数的常见问题及解答:
| 问题编号 | 问题描述 | 答案 |
| ---- | ---- | ---- |
| 5.35 | Random 对象的 Next 方法返回什么? | 返回一个随机整数。 |

基于蒙特卡洛法的规模化电动车有序充放电及负荷预测(Python&Matlab实现)内容概要:本文围绕“基于蒙特卡洛法的规模化电动车有序充放电及负荷预测”展开,结合Python和Matlab编程实现,重点研究大规模电动汽车在电网中的充放电行为建模负荷预测方法。通过蒙特卡洛模拟技术,对电动车用户的出行规律、充电需求、接入时间电量消耗等不确定性因素进行统计建模,进而实现有序充放电策略的优化设计未来负荷曲线的精准预测。文中提供了完整的算法流程代码实现,涵盖数据采样、概率分布拟合、充电负荷聚合、场景仿真及结果可视化等关键环节,有效支撑电网侧对电动车负荷的科学管理调度决策。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识编程能力(Python/Matlab),从事新能源、智能电网、交通电气化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研究大规模电动车接入对配电网负荷特性的影响;②设计有序充电策略以平抑负荷波动;③实现基于概率模拟的短期或长期负荷预测;④为电网规划、储能配置需求响应提供数据支持和技术方案。; 阅读建议:建议结合文中提供的代码实例,逐步运行并理解蒙特卡洛模拟的实现逻辑,重点关注输入参数的概率分布设定多场景仿真的聚合方法,同时可扩展加入分时电价、用户行为偏好等实际约束条件以提升模型实用性。
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