复杂性话题之总结

本文总结了REST与SOAP的优缺点及适用场景。REST适合简单的应用通信,成本较低;SOAP则在工具支持、接口定义和企业级服务方面更胜一筹。结合两者用于复杂应用是一种实用选择。

我想在开始其它话题之前,先对复杂性话题(包括对SOAP和REST的比较)的讨论做一个总结。

我仍然觉得拿一个XML示例作尝试会比较有趣,我希望不久可以去做。

感谢所有发表评论参与讨论的朋友们。我期望进行讨论,我如愿以偿了 ;-) 。

好,那么我学到了什么呢?

-- 我仍需对REST作许多了解(再次就前文中的不当表述致歉)

-- REST对程序之间的通信确实比较有用,所以认为REST属于“Web服务”是合理的(Amazon.com亦持此态度)。

-- 对简单应用来说,REST比SOAP更具优势,而且对于许多应用来说,REST的成本更低。

-- 在工具支持、接口定义语言(WSDL)和企业级服务质量(可靠性、安全性、事务性)方面,SOAP胜过REST。

-- 对于既有简单需求、又有复杂需求的应用而言,将REST与SOAP解决方案相结合似乎是很有道理且切合实际的。

-- 对软件公司过分炒作Web服务的不满情绪仍大量存在,WS-*规范的迅速激增并无帮助(没错,现在又增加了一个WS-Management)。

诸如“x技术可以做什么”和“y技术具有哪些能力”这样的问题容易产生许多讨论。而我所关注的是x技术或y技术的最佳使用方式是什么,而不是它们可能做些什么。我要说的是,用细线和锡罐来实现一个电话是可能的,但这并不意味着那是最好的实现方式。

原文链接:http://blogs.iona.com/newcomer/archives/000103.html原文发表于:2004年10月12日

基于NSGA-III算法求解微电网多目标优化调度研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于NSGA-III算法的微电网多目标优化调度展开研究,重点介绍了如何利用该先进多目标进化算法解决微电网系统中多个相互冲突的目标(如运行成本最小化、碳排放最低、供电可靠性最高等)的协同优化问题。文中结合Matlab代码实现,详细阐述了NSGA-III算法的基本原理、在微电网调度模型中的建模过程、约束条件处理、目标函数设计以及仿真结果分析,展示了其相较于传统优化方法在求解高维、非线性、多目标问题上的优越性。同时,文档还提供了丰富的相关研究案例和技术支持背景,涵盖电力系统优化、智能算法应用及Matlab仿真等多个方面。; 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、科研人员及从事能源优化领域的工程技术人员;尤其适合正在进行微电网调度、多目标优化算法研究或撰写相关论文的研究者。; 使用场景及目标:①掌握NSGA-III算法的核心思想及其在复杂能源系统优化中的应用方式;②学习如何构建微电网多目标调度模型并利用Matlab进行仿真求解;③为科研项目、毕业论文或实际工程提供算法实现参考和技术支撑。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码实例,逐步调试运行并深入理解算法流程与模型构建细节,同时可参考文档中列出的其他优化案例进行横向对比学习,以提升综合应用能力。
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