31、从Ada83到Ada95:大型应用程序迁移指南

从Ada83到Ada95:大型应用程序迁移指南

在软件开发领域,代码复用和语言版本的更新是常见的挑战与需求。本文将围绕软件架构复用的经验,以及大型应用程序从Ada83迁移到Ada95的相关技术、工具和遇到的问题及解决方案展开。

复用经验总结

在持续开发过程中,代码复用并非易事。一个成功演进超过15年,能适应不同需求、平台和人员的架构,很大程度上得益于从一开始就选择了Ada语言。不过,为了控制因通用组件引入的复杂性增加,需要采用不同的方法。其中,将复用应用于有限的应用领域可能是最重要的因素。同时,文档的作用不可低估,它必须完整且相关,以弥合组件开发者和用户之间的信息差距,毕竟从开发到复用往往会间隔多年。而且,客户不一定将复用视为优势,但如果在分析、设计和编码阶段具备高超的技能,复用仍可能取得巨大成功。

应用背景:CFMU系统

欧洲航行安全组织(EUROCONTROL)在80年代末受其成员国交通部长组成的控制机构委托,成立了中央流量管理单元(CFMU)。CFMU负责两项重要活动:
- 飞行计划处理 :接收航空公司提交的飞行计划,进行手动或自动的验证和修正,然后将修正后的计划重新分发给航空公司和飞越的空域管制中心。
- 空中交通流量管理 :当计划的交通负荷超过空中交通管制(ATC)的容量时,CFMU负责平衡航班数量和可用的ATC容量,目标是优化欧洲空域的使用并防止空中交通拥堵。

为支持飞行计划处理和短期(提前两天)战术空中交通流量管理,CFMU开发了综合飞行计划处理系统(IFPS)和战术系统(TACT)。这两个系统使用了共同的工具和技术,如HP服务

内容概要:本文介绍了一种基于蒙特卡洛模拟和拉格朗日优化方法的电动汽车充电站有序充电调度策略,重点针对分时电价机制下的分散式优化问题。通过Matlab代码实现,构建了考虑用户充电需求、电网负荷平衡及电价波动的数学模【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车优化调度(分时电价调度)(Matlab代码实现)型,采用拉格朗日乘子法处理约束条件,结合蒙特卡洛方法模拟大量电动汽车的随机充电行为,实现对充电功率和时间的优化分配,旨在降低用户充电成本、平抑电网峰谷差并提升充电站运营效率。该方法体现了智能优化算法在电力系统调度中的实际应用价值。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事新能源汽车、智能电网相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①研究电动汽车有序充电调度策略的设计与仿真;②学习蒙特卡洛模拟与拉格朗日优化在能源系统中的联合应用;③掌握基于分时电价的需求响应优化建模方法;④为微电网、充电站运营管理提供技术支持和决策参考。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注目标函数构建、约束条件处理及优化求解过程,可尝试调整参数设置以观察不同场景下的调度效果,进一步拓展至多目标优化或多类型负荷协调调度的研究。
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