17、Java编程:方法、作用域、重载与数组的深入解析

Java编程:方法、作用域、重载与数组的深入解析

1. 主方法逻辑

在一个程序中,主方法 main 里的第26行调用了 rollDice 方法。这个方法会从1到6中选取两个随机值,显示第一个骰子、第二个骰子的值以及它们的和,并返回这个和。接着,主方法进入 switch 语句(第29 - 45行),依据第26行得到的 sumOfDice 值来判断游戏是赢、输,还是需要再掷一次骰子继续进行。

在第14 - 18行,将第一次掷骰子就决定输赢的数值声明为 public static final int 常量,这些标识符名称采用了赌场术语。按照惯例,这些常量和枚举常量一样,都用全大写字母声明,以便在程序中突出显示。

  • 第31 - 34行判断玩家是否在第一次掷骰子时以7( SEVEN )或11( YO_LEVEN )获胜。
  • 第35 - 39行判断玩家是否在第一次掷骰子时以2( SNAKE_EYES )、3( TREY )或12( BOX_CARS )输掉游戏。

如果第一次掷骰子后游戏未结束,默认情况(第40 - 44行)会将 gameStatus 设为 Status.CONTINUE ,把 sumOfDice 保存到 myPoint

【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)内容概要:本文介绍了基于蒙特卡洛和拉格朗日方法的电动汽车充电站有序充电调度优化方案,重点在于采用分散式优化策略应对分时电价机制下的充电需求管理。通过构建数学模型,结合不确定性因素如用户充电行为和电网负荷波动,利用蒙特卡洛模拟生成大量场景,并运用拉格朗日松弛法对复杂问题进行分解求解,从而实现全局最优或近似最优的充电调度计划。该方法有效降低了电网峰值负荷压力,提升了充电站运营效率经济效益,同时兼顾用户充电便利性。 适合人群:具备一定电力系统、优化算法和Matlab编程基础的高校研究生、科研人员及从事智能电网、电动汽车相关领域的工程技术人员。 使用场景及目标:①应用于电动汽车充电站的日常运营管理,优化充电负荷分布;②服务于城市智能交通系统规划,提升电网交通系统的协同水平;③作为学术研究案例,用于验证分散式优化算法在复杂能源系统中的有效性。 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解蒙特卡洛模拟拉格朗日松弛法的具体实施步骤,重点关注场景生成、约束处理迭代收敛过程,以便在实际项目中灵活应用改进。
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