Java入门(5.16)

 *java运算符

1.算数运算符: +  -  *  /  %  ++  --

  整数+小数-->小数;整数+Boolean(不能运算);整数+char-->整数;整数+字符串-->字符串(字符串拼接)

总结:*byte,short,char在算术运算时会被JVM转化为int;

*当表达式中有多个数据类型的数据进行运算时,其结果类型必定为其中范围最大的类型(参考5.15的数据类型范围排序)

*当++或--在变量后时,一定是最后进行运算

*当++或--在变量前时,一定是最先进行运算

2.条件运算符[true|false]【算数运算符优先级大于条件运算符】: <  >  ==  !=  >=  <=

3.逻辑运算符【条件运算符的优先级大于逻辑运算符】:&&(并且)  ||(或者) !(非)

4.赋值运算符:=  +=  /=  *=  %=  -=(先执行等号前的运算)

注意:运算符优先顺序(前置++ --  >  括号:()>算数>条件>逻辑>赋值 )

5.位运算符:&(短路/按位与【不同为0】)  |(短路/按位或 【不同为1】) ^(异或【相同为0】)  ~(按位取反) <<(左移)  >>(右移) <<<(带符号左移)  >>>(带符号右移)

6.三元运算符:

*表达式?值1:值2(当表达式的值为TRUE时结果为值1否则为值2)

【EI复现】基于深度强化学习的微能源网能量管理与优化策略研究(Python代码实现)内容概要:本文围绕“基于深度强化学习的微能源网能量管理与优化策略”展开研究,重点利用深度Q网络(DQN)等深度强化学习算法对微能源网中的能量调度进行建模与优化,旨在应对可再生能源出力波动、负荷变化及运行成本等问题。文中结合Python代码实现,构建了包含光伏、储能、负荷等元素的微能源网模型,通过强化学习智能体动态决策能量分配策略,实现经济性、稳定性和能效的多重优化目标,并可能与其他优化算法进行对比分析以验证有效性。研究属于电力系统与人工智能交叉领域,具有较强的工程应用背景和学术参考价值。; 适合人群:具备一定Python编程基础和机器学习基础知识,从事电力系统、能源互联网、智能优化等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习如何将深度强化学习应用于微能源网的能量管理;②掌握DQN等算法在实际能源系统调度中的建模与实现方法;③为相关课题研究或项目开发提供代码参考和技术思路。; 阅读建议:建议读者结合提供的Python代码进行实践操作,理解环境建模、状态空间、动作空间及奖励函数的设计逻辑,同时可扩展学习其他强化学习算法在能源系统中的应用。
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