耿词-13

quarrel / argue

区别

People generally quarrel because they cannot argue.
quarrel:吵架
argue:争辩

短语

it takes two to make a quarrel   一个巴掌拍不响

row

释义

n. 行 v. 划船;争吵

例句

She left him after a blazing row.   大吵一场之后,她离他而去。

clash

发音

/klæʃ/

释义

n.v. 冲突;争论

例句

Clashes broke out between police and demonstrators.
警方与示威者发生了冲突。
The leaders clashed with party members on the issue.
政党领袖与该党党员在这个问题上产生了分歧。

feud

发音

/fjuːd/

释义

n.v. 长期不和,争吵不休

例句

a long-running feud between the two artists   两个艺术家之间的夙怨

melody

发音

/ˈmelədi/

释义

n. 旋律

例句

a haunting melody   萦绕心头的旋律

malady

发音

/ˈmælədi/

释义

n. 疾病,弊病

例句

When apartheid is over the maladies will linger on.
种族隔离废止后,这种社会弊病还会继续。

stipulate

发音

/ˈstɪpjuleɪt/

释义

v. 规定,明确要求

例句

She could have stipulated that she would pay when she collected the computer.
她本可以明确要求取电脑时付款的。

prescription

发音

/prɪˈskrɪpʃn/

释义

n. 处方,药方;(由处方引申出)秘诀

例句

a prescription for happiness   增进幸福的秘诀

mental

释义

adj. 精神的,心理的

mentality

发音

/menˈtæləti/

释义

n. 心态

例句

a criminal mentality.
一种犯罪心态

counterbalance

释义

v. 平衡,抵消

例句

Parents’ natural desire to protect their children should be counterbalanced by the child’s need for independence.
父母保护孩子的本能愿望应当与孩子独立的需要相平衡。

realty

释义

n. 房地产

配电网多智能体协同优化的低代码实现与可视化研究——毕业设计方案 指导教师:耿广飞 老师 学生姓名:XXX 专业班级:XXX 一、方案概述 本毕业设计方案围绕“配电网多智能体协同优化的低代码实现与可视化”核心课题展开,立足本科毕设“轻量化、短周期、可落地”的核心需求,针对传统配电网多智能体优化开发门槛高、低代码方案功能缺失、仿真与可视化割裂等问题,提出“低代码分层协同架构+全流程联动+分步迭代验证”的技术路径。通过Coze低代码平台实现智能体建模与优化算法集成,基于ECharts搭建动态可视化平台,最终以三步迭代demo验证方案可行性,形成适配本科毕设的完整技术模板与实践成果。 二、核心研究目标 1. 构建适配配电网场景的低代码多智能体分层协同架构,实现电源、负荷、储能三类智能体的参数化建模与快速配置。 2. 突破低代码平台“仅模拟、不优化”的局限,完成递进式优化算法(穷举法→贪心算法)的集成与工程约束校验。 3. 建立仿真-优化-可视化全流程联动机制,实现智能体状态、优化方案与拓扑图的实时同步更新。 4. 开发三步迭代式demo系统,完成从简单场景到复杂场景的功能验证,形成可复用的毕设技术模板。 三、关键技术路线 (一)核心技术选型 技术模块 选型方案 选型依据 低代码开发平台 Coze 可视化配置能力强,支持提示词规则与轻量代码融合,适配智能体快速建模,降低编码门槛 优化算法 穷举法(基础版)、贪心算法(扩展版) 逻辑简洁易懂,适配本科毕设难度,可快速集成到低代码平台,覆盖简单到复杂场景需求 可视化开发工具 ECharts + HTML/CSS/JavaScript 开源免费,拓扑图绘制能力强,支持动态数据绑定,可快速实现与低代码平台的数据联动 后端支撑 Python Flask(轻量API转发) 开发成本低,可快速实现前后端数据转发,无需复杂后端逻辑开发,适配毕设周期需求 数据交互标准 JSON格式 轻量通用,适配Coze平台输出与ECharts组件输入,便于数据解析与同步 (二)技术实现框架 采用“三层架构+全流程联动”的技术框架,各层功能与交互逻辑如下: 1. 基础智能体层(Coze平台实现): ① 电源智能体:配置提示词规则定义电源核心属性(容量、坐标、输出功率范围),嵌入Python轻量代码实现功率线性输出逻辑; ② 负荷智能体:按居民/工业负荷类型配置峰谷需求变化规则,通过代码实现负荷需求累加计算; ③ 储能智能体(扩展功能):定义充放电约束规则(SOC范围20%-80%),关联电源与负荷数据实现充放电逻辑联动; ④ 参数模板库:整理1电源+2负荷、1电源+3负荷等典型场景模板,支持参数一键导入。 2. 优化调度层(Coze工作流集成): ① 基础算法模块:开发穷举法工作流,遍历所有可行线路方案(直连、串联),计算各方案导线总长度; ② 扩展算法模块:封装贪心算法代码(优先连接最近未连接负荷),集成算法切换开关; ③ 约束校验模块:编写功率约束(总需求≤电源容量)、载流约束(电流=总需求×1000/220≤载流上限)校验代码,与优化算法联动,无效方案自动标记。 3. 可视化交互层(ECharts+前端开发): ① 拓扑图组件:设计电源(红色节点)、负荷(蓝色节点)、线路(不同颜色区分有效/无效/最优)的视觉样式,实现节点拖拽功能; ② 数据展示组件:开发方案对比表格(展示方案ID、描述、长度、约束满足情况)、状态曲线图表(实时展示电源出力、负荷需求变化); ③ 仿真控制组件:设计启动/停止按钮、步长调节滑块(1-10步可选)、进度条展示模块。 4. 全流程联动机制: ① 数据流转:前端通过Flask API将用户输入参数(坐标、约束值)传给Coze,Coze输出智能体状态、优化结果等JSON数据,经API转发回前端; ② 实时更新:前端监听数据变化,触发拓扑图节点位置/线路颜色更新、曲线图表动态刷新、方案表格数据同步。 四、分步实施计划(共16周) 第一阶段:前期准备与理论夯实(第1-4周) 1. 第1-2周:文献调研与需求细化。深入研读多智能体优化、低代码开发相关文献(王锡凡等,2015;张化光等,2019),梳理技术社区(优快云、GitHub)最新实践,明确各模块核心需求与技术难点,完成开题报告定稿。 2. 第3-4周:技术学习与环境搭建。学习Coze平台配置、ECharts拓扑可视化、Python Flask基础开发;完成开发环境搭建(Coze账号注册、前端开发工具VS Code安装、Python环境配置),编写技术学习笔记。 第二阶段:核心功能开发与基础验证(第5-10周) 1. 第5-6周:基础版demo开发(1电源+2负荷优化闭环)——具体步骤: 第5周: ① 完成基础智能体配置:在Coze创建电源、负荷1、负荷2智能体,配置提示词规则,嵌入功率输出、负荷需求计算代码; ② 开发穷举法优化工作流:梳理S1(电源直连两负荷)、S2(电源→负荷1→负荷2串联)2类方案逻辑,编写方案生成与长度计算代码; ③ 前端页面开发:用HTML/CSS搭建基础页面框架,包含坐标输入表单(电源X/Y、负荷1X/Y、负荷2X/Y)、计算按钮、空白拓扑图区域。 第6周: ① 前后端数据联动:开发Flask API接口(2个:参数提交接口、结果返回接口),编写前端JS代码实现参数提交与数据接收; ② 拓扑图基础功能:基于ECharts绘制静态拓扑图,实现输入坐标后节点位置精准显示; ③ 方案展示功能:开发方案对比表格,实现最优方案标红高亮; ④ 基础验证:输入测试用例(电源(10,20)、负荷1(30,40)、负荷2(50,60)),验证方案生成、长度计算、最优筛选功能正确性。 2. 第7-8周:扩展版demo开发(约束集成+3负荷场景)——具体步骤: 第7周: ① 智能体扩展:新增负荷3智能体,更新参数模板库; ② 约束校验模块开发:在Coze中添加电源容量、导线载流上限输入参数,编写约束校验代码,实现无效方案提示逻辑; ③ 前端功能扩展:新增约束参数输入框(电源容量、载流上限)、约束校验结果展示区(红色提示无效、绿色提示有效)。 第8周: ① 优化方案扩展:在穷举法工作流中新增S3(电源→负荷2→负荷3→负荷1)方案,更新长度计算逻辑; ② 拓扑图扩展:适配3负荷节点展示,优化节点布局避免重叠; ③ 扩展验证:设计2组测试用例(有效场景:电源容量100kW、总需求70kW;无效场景:总需求120kW超容量),验证约束校验与场景扩展功能。 3. 第9-10周:进阶版demo开发(算法升级+动态仿真)——具体步骤: 第9周: ① 贪心算法集成:在Coze中封装贪心算法Python代码,添加算法切换按钮(穷举法/贪心算法),编写算法对比逻辑; ② 动态仿真逻辑开发:在Coze设置仿真步长(每步代表1小时),定义各步长负荷需求变化规则; ③ 前端仿真控制开发:实现启动/停止按钮功能、步长调节滑块、仿真进度条实时更新。 第10周: ① 全流程联动调试:测试仿真步长推进时,智能体状态、优化方案、拓扑图、曲线图表的同步更新效果; ② 性能优化:在Coze添加数据缓存节点,前端实现数据本地缓存,确保仿真响应时间<3秒; ③ 进阶验证:对比同一多负荷场景下穷举法与贪心算法的计算效率、优化结果,验证算法有效性。 第三阶段:系统优化与成果整理(第11-16周) 1. 第11-12周:系统优化与全面测试——具体步骤: 第11周: ① 功能优化:修复前期开发中的bug(如坐标输入错误提示、拓扑图节点错位等),优化页面响应速度; ② 兼容性测试:在Chrome、Edge等主流浏览器测试系统功能,确保兼容; ③ 多场景测试:设计5组不同参数的测试用例(含不同负荷数量、约束值),完成全功能覆盖测试,记录测试数据。 第12周: ① 性能压力测试:测试多负荷(4个及以上)场景下系统运行稳定性,优化算法计算效率; ② 用户体验优化:调整页面布局、按钮样式,添加操作指引弹窗,提升易用性; ③ 测试报告编写:整理测试用例、测试结果、问题修复记录,形成完整测试报告。 2. 第13-14周:毕业论文撰写——具体步骤: 第13周: ① 框架搭建:按论文提纲完成绪论、相关理论基础、系统设计等章节的框架撰写; ② 核心内容撰写:详细阐述低代码分层协同架构设计、优化算法集成、可视化联动实现等核心内容,插入系统截图、测试数据图表。 第14周: ① 完整论文撰写:完成剩余章节(系统测试、总结与展望)撰写,补充参考文献、致谢; ② 初稿修改:检查论文逻辑连贯性、格式规范性,修正语法错误,形成论文初稿。 3. 第15-16周:论文修改与答辩准备——具体步骤: 第15周: ① 导师审核修改:根据指导老师意见修改论文,完善核心内容表述,优化图表展示; ② 答辩PPT制作:梳理研究背景、核心创新点、系统实现、测试结果等关键内容,制作简洁直观的答辩PPT(控制在15-20页)。 第16周: ① 论文定稿:完成最终修改,按学校要求格式排版打印; ② 答辩演练:熟悉PPT内容,模拟答辩流程,准备答辩提问应答思路; ③ 成果整理:整理demo系统安装包、源代码、测试报告等全套成果资料,提交学校。 五、关键里程碑与交付物 里程碑节点 完成时间 核心交付物 前期准备完成 第4周末 开题报告定稿、技术学习笔记、开发环境搭建完成 基础版demo完成 第6周末 基础版demo源代码、初步测试用例及结果 扩展版demo完成 第8周末 扩展版demo源代码、约束校验模块代码 进阶版demo完成 第10周末 进阶版demo源代码、全流程联动测试报告 系统优化完成 第12周末 优化后完整系统、全面测试报告 论文定稿 第15周末 毕业论文终稿、答辩PPT 答辩完成 第16周末 全套成果资料(系统、代码、论文、测试报告) 六、风险预案与注意事项 (一)风险预案 1. Coze平台功能限制风险:若Coze不支持复杂算法集成,替换为Mendix低代码平台,基于其插件市场补充算法模块; 2. 前后端联动故障风险:提前学习Postman工具,用于API接口单独测试,定位数据流转问题; 3. 开发进度滞后风险:每周日晚梳理进度,若某任务滞后超过1天,优先简化非核心功能,确保核心流程闭环。 (二)注意事项 1. 代码管理:使用GitHub托管源代码,定期提交版本,记录代码修改日志,便于回溯; 2. 文档规范:开发过程中同步整理技术文档(智能体配置步骤、API接口说明、算法逻辑笔记),为论文撰写提供支撑; 3. 沟通反馈:每周向指导老师汇报进度,遇到技术难点及时沟通,避免闭门造车; 4. 成果留存:全程留存开发截图、测试数据、会议记录等资料,作为毕设答辩的重要佐证。 七、预期成果清单 1. 1套完整的配电网多智能体协同优化低代码系统(含基础版、扩展版、进阶版demo); 2. 系统源代码及详细开发文档(含配置步骤、API说明、算法逻辑); 3. 1份全面的测试报告(含测试用例、测试数据、结果分析); 4. 1篇符合学校规范的本科毕业论文(≥1.2万字); 5. 答辩PPT及成果演示视频(展示系统核心功能与创新点)。
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