9、Confluence 内容管理与使用指南

Confluence 内容管理与使用指南

1. 页面排序设置

当在页面家族中移动一个或多个页面后,页面顺序会变为手动排序。若要将顺序恢复为字母顺序,可按以下步骤操作:
1. 进入空间,选择左侧侧边栏的“空间工具”。
2. 选择“内容工具”,然后选择“重新排序页面”。
3. 展开树状结构,找到要恢复顺序的页面家族。
4. 如果页面家族是手动排序的,父页面旁边会显示一个“A/Z”图标。
5. 点击“A/Z”图标,将该页面家族恢复为字母顺序。
6. 点击图标后,会立即出现一个撤销图标,可用于恢复手动顺序。此撤销图标仅在仍处于树状视图且未进行其他更改时可用。

2. 孤立页面处理

孤立页面是没有父页面或任何入站链接的页面,不会出现在任何导航中,用户需知道其存在才能搜索到。在删除父页面时,其子页面会变为孤立页面。Confluence 允许查看空间中的所有孤立页面,以便重新组织或删除它们。
- 查看孤立页面步骤
1. 进入空间,选择左侧侧边栏的“空间工具”。
2. 选择“内容工具”,然后选择“孤立页面”。
- 处理孤立页面 :从“孤立页面”屏幕可以编辑或删除页面。若要移动页面并为其指定父页面,使用前面讨论的“重新排序页面”功能更方便;也可在查看模式下,从页面选择“工具”|“移动”,这样可以将页面移动到另一个空间。
- 孤立页面的好处 :孤立页面可用作附件或信息的占位符,通过“include”宏可将其包含在其他页面中,信息更改时只需更新一个页面。

基于遗传算法的新的异构分布式系统任务调度算法研究(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕基于遗传算法的异构分布式系统任务调度算法展开研究,重点介绍了一种结合遗传算法的新颖优化方法,并通过Matlab代码实现验证其在复杂调度问题中的有效性。文中还涵盖了多种智能优化算法在生产调度、经济调度、车间调度、无人机路径规划、微电网优化等领域的应用案例,展示了从理论建模到仿真实现的完整流程。此外,文档系统梳理了智能优化、机器学习、路径规划、电力系统管理等多个科研方向的技术体系实际应用场景,强调“借力”工具创新思维在科研中的重要性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事智能优化、自动化、电力系统、控制工程等相关领域研究的研究生及科研人员,尤其适合正在开展调度优化、路径规划或算法改进类课题的研究者; 使用场景及目标:①学习遗传算法及其他智能优化算法(如粒子群、蜣螂优化、NSGA等)在任务调度中的设计实现;②掌握Matlab/Simulink在科研仿真中的综合应用;③获取多领域(如微电网、无人机、车间调度)的算法复现创新思路; 阅读建议:建议按目录顺序系统浏览,重点关注算法原理代码实现的对应关系,结合提供的网盘资源下载完整代码进行调试复现,同时注重从已有案例中提炼可迁移的科研方法创新路径。
【微电网】【创新点】基于非支配排序的蜣螂优化算法NSDBO求解微电网多目标优化调度研究(Matlab代码实现)内容概要:本文提出了一种基于非支配排序的蜣螂优化算法(NSDBO),用于求解微电网多目标优化调度问题。该方法结合非支配排序机制,提升了传统蜣螂优化算法在处理多目标问题时的收敛性和分布性,有效解决了微电网调度中经济成本、碳排放、能源利用率等多个相互冲突目标的优化难题。研究构建了包含风、光、储能等多种分布式能源的微电网模型,并通过Matlab代码实现算法仿真,验证了NSDBO在寻找帕累托最优解集方面的优越性能,相较于其他多目标优化算法表现出更强的搜索能力和稳定性。; 适合人群:具备一定电力系统或优化算法基础,从事新能源、微电网、智能优化等相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于微电网能量管理系统的多目标优化调度设计;②作为新型智能优化算法的研究改进基础,用于解决复杂的多目标工程优化问题;③帮助理解非支配排序机制在进化算法中的集成方法及其在实际系统中的仿真实现。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注非支配排序、拥挤度计算和蜣螂行为模拟的结合方式,并可通过替换目标函数或系统参数进行扩展实验,以掌握算法的适应性调参技巧。
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