11、Kotlin 高级特性:伴生对象、枚举类、中缀调用与可见性修饰符

Kotlin 高级特性:伴生对象、枚举类、中缀调用与可见性修饰符

1. 伴生对象(Companion objects)

Kotlin 不像 Java 那样支持定义静态成员,但它允许定义与类关联的对象。这种对象只初始化一次,在特定类的所有实例间共享状态。当单例对象与同名类关联时,它被称为该类的伴生对象,而该类则是该对象的伴生类。

1.1 简单伴生对象定义

class ProductDetailsActivity { 
    companion object { 
    } 
}

1.2 定义启动活动的方法

//ProductDetailsActivity.kt 
class ProductDetailsActivity : AppCompatActivity() { 
    override fun onCreate(savedInstanceState: Bundle?) { 
        super.onCreate(savedInstanceState) 
        val product = intent.getParcelableExtra<Product>(KEY_PRODUCT) 
        //... 
    } 

    companion object { 
        const val KEY_PRODUCT = "product" 
        fun start(context: Context, product: Pro
需求响应动态冰蓄冷系统需求响应策略的优化研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕需求响应动态冰蓄冷系统及其优化策略展开研究,结合Matlab代码实现,探讨了在电力需求侧管理背景下,冰蓄冷系统如何通过优化运行策略参需求响应,以实现削峰填谷、降低用电成本和提升能源利用效率的目标。研究内容包括系统建模、负荷预测、优化算法设计(如智能优化算法)以及多场景仿真验证,重点分析不同需求响应机制下系统的经济性和运行特性,并通过Matlab编程实现模型求解结果可视化,为实际工程应用提供理论支持和技术路径。; 适合人群:具备一定电力系统、能源工程或自动化背景的研究生、科研人员及从事综合能源系统优化工作的工程师;熟悉Matlab编程且对需求响应、储能优化等领域感兴趣的技术人员。; 使用场景及目标:①用于高校科研中关于冰蓄冷系统需求响应协同优化的课题研究;②支撑企业开展楼宇能源管理系统、智慧园区调度平台的设计仿真;③为政策制定者评估需求响应措施的有效性提供量化分析工具。; 阅读建议:建议读者结合文中Matlab代码逐段理解模型构建算法实现过程,重点关注目标函数设定、约束条件处理及优化结果分析部分,同时可拓展应用其他智能算法进行对比实验,加深对系统优化机制的理解。
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