16、软件进化还是软件革命?代码如何成长?

软件进化还是软件革命?代码如何成长?

软件的生命周期与成长隐喻

软件如同一个有生命的实体,它会经历孕育、稳定发展、成熟等阶段。之后,它被推向广阔的世界,努力生存并期望获得认可。随着时间推移,它可能会进入中年,失去往日的活力,最终退休,在数字世界中逐渐消逝。

在软件构建方面,有一些有趣的隐喻可以帮助我们理解编程方法:
- 软件生长 :通常是指通过添加新功能来扩展现有软件。但修复漏洞并不属于生长,而是对代码中出现问题的部分进行处理。代码的生长更像是牡蛎孕育珍珠,是通过逐步积累小的额外部分来实现的,我们对代码生长的控制和影响远大于对幼苗生长的控制。
- 软件进化 :我们从一个简单的代码“单细胞生物”开始,逐步将其发展成一个更大、更复杂的程序。这是一个渐进的过程,软件会经历多个进化阶段。不过,与生物进化有几个关键区别:
- 我们是主动进行改变的一方,软件本身不会自行发展。
- 我们不会通过自然选择来挑选最佳设计,因为我们既没有时间也没有意愿去开发同一程序的多个不同变体。但我们可以借鉴进化发展的方式,利用之前版本的经验来改进代码,使其适应“自然环境”,确保其长期生存。

软件腐烂现象

即使是优秀的代码也会出现问题。无论初始设计多么完美,随着时间的推移,代码都会发生扭曲和变形。很多人误以为软件只在初始阶段发展,但实际上,软件开发的维护阶段通常是最长的,大部分的总体工作量都投入到了这个阶段。据统计,40% - 80%的总开发时间都用于维护。

软件发布后不会一成不变,总会有各种问题需要修复,客户也会要求添加新功能,需求会不断变化,开发过程中

计及风电并网运行的微电网及集群电动汽车综合需求侧响应的优化调度策略研究(Matlab代码实现)内容概要:本文研究了计及风电并网运行的微电网及集群电动汽车综合需求侧响应的优化调度策略,并提供了基于Matlab的代码实现。研究聚焦于在高渗透率可再生能源接入背景下,如何协调微电网内部分布式电源、储能系统与大规模电动汽车充电负荷之间的互动关系,通过引入需求侧响应机制,建立多目标优化调度模型,实现系统运行成本最小化、可再生能源消纳最大化以及电网负荷曲线的削峰填谷。文中详细阐述了风电出力不确定性处理、电动汽车集群充放电行为建模、电价型与激励型需求响应机制设计以及优化求解算法的应用。; 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、科研人员及从事新能源、微电网、电动汽车等领域技术研发的工程师。; 使用场景及目标:①用于复现相关硕士论文研究成果,深入理解含高比例风电的微电网优化调度建模方法;②为开展电动汽车参与电网互动(V2G)、需求侧响应等课题提供仿真平台和技术参考;③适用于电力系统优化、能源互联网、综合能源系统等相关领域的教学与科研项目开发。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注模型构建逻辑与算法实现细节,同时可参考文档中提及的其他相关案例(如储能优化、负荷预测等),以拓宽研究视野并促进交叉创新。
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