16、OSGi 应用配置:多服务、日志与元数据管理

OSGi 应用配置:多服务、日志与元数据管理

1. 多服务配置

在处理服务配置时,若 updated() 方法接收到空参数,提前为通知代理服务预定义一组 PID 的方式存在局限性。更好的解决方案是使用托管服务工厂,它允许从相同的配置模式创建多个服务。

例如,对于通知代理服务,使用托管服务工厂可以为每个配置的端口创建不同的服务,而非多次更改单个服务的端口。

托管服务工厂与托管服务的主要区别在于,前者中配置管理服务会为每个新配置创建一个唯一的 PID,该 PID 与托管服务工厂注册的原始 PID 相关联。

1.1 配置包以支持配置工厂

以下是支持托管工厂的配置包的相关代码:

ServiceReference serviceReference =
    bundleContext.getServiceReference(ConfigurationAdmin.class.getName());

ConfigurationAdmin configAdmin =
    (ConfigurationAdmin) bundleContext.getService(serviceReference);
Configuration configuration =
    configAdmin.createFactoryConfiguration(    
        "manning.osgi.notification.broker");

Dictionary<String, Object> configProperties
基于遗传算法的微电网调度(风、光、蓄电池、微型燃气轮机)(Matlab代码实现)内容概要:本文档介绍了基于遗传算法的微电网调度模型,涵盖风能、太阳能、蓄电池和微型燃气轮机等多种能源形式,并通过Matlab代码实现系统优化调度。该模型旨在解决微电网中多能源协调运行的问题,优化能源分配,降低运行成本,提高可再生能源利用率,同时考虑系统稳定性经济性。文中详细阐述了遗传算法在求解微电网多目标优化问题中的应用,包括编码方式、适应度函数设计、约束处理及算法流程,并提供了完整的仿真代码供复现学习。此外,文档还列举了大量相关电力系统优化案例,如负荷预测、储能配置、潮流计算等,展示了广泛的应用背景和技术支撑。; 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、科研人员及从事微电网、智能电网优化研究的工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习遗传算法在微电网调度中的具体实现方法;②掌握多能源系统建模优化调度的技术路线;③为科研项目、毕业设计或实际工程提供可复用的代码框架算法参考; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注目标函数构建约束条件处理,同时可参考文档中提供的其他优化案例进行拓展学习,以提升综合应用能力。
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