为获取Balsamiq Mockups而写的文章

本文对比了BalsamiqMockups、Visio及SketchFlow等界面设计工具的特点,介绍了BalsamiqMockups的手绘风格及轻量级特性,适合小团队快速迭代界面设计。

       项目中两三个人,一个人设计界面,一个人实现。沟通起来如果用纸和笔,要修改很不方便。

       偶然看到有人推荐Balsamiq Mockups,画出来的图有手工的效果,感觉非常适合我的要求。

       也有人推荐用Viso,感觉控件不够多,而且没有手工效果。微软自己倒是搞了个sketchFlow。也有手工效果,但这个工具是个Sliverlight用的 

       在 Expression blend下面用的,这个工具启动速度都很慢,没有Balsamiq Mockups轻量级。

       工具虽好,无奈这是老外开发的工具,要收费。想找个破解的,找了半天找到一个不能使用的 注册码。老外很有意思,提供了很多种方法来

让大家免费使用。其中一个就是写博客来推荐此工具。故写下此文。不晓得人会不会给。

       再附图一张,看看效果。

 

【电动车】基于多目标优化遗传算法NSGAII的峰谷分时电价引导下的电动汽车充电负荷优化研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于多目标优化遗传算法NSGA-II的峰谷分时电价引导下的电动汽车充电负荷优化研究”展开,利用Matlab代码实现优化模型,旨在通过峰谷分时电价机制引导电动汽车有序充电,降低电网负荷波动,提升能源利用效率。研究融合了多目标优化思想与遗传算法NSGA-II,兼顾电网负荷均衡性、用户充电成本和充电满意度等多个目标,构建了科学合理的数学模型,并通过仿真验证了方法的有效性与实用性。文中还提供了完整的Matlab代码实现路径,便于复现与进一步研究。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的高校研究生、科研人员及从事智能电网、电动汽车调度相关工作的工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中电动汽车充电负荷的优化调度;②服务于峰谷电价政策下的需求侧管理研究;③为多目标优化算法在能源系统中的实际应用提供案例参考; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐步理解模型构建与算法实现过程,重点关注NSGA-II算法在多目标优化中的适应度函数设计、约束处理及Pareto前沿生成机制,同时可尝试调整参数或引入其他智能算法进行对比分析,以深化对优化策略的理解。
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