日拱一卒(十七)

Git托管代码到GitHub:

   1.登录Github账号(没有的话先注册),创建一个版本库:

这里创建的版本库名为coolweather,选择Android类型的.gitignore文件,使用Apache v2 License作为项目开源协议。

点击Create repository按钮,coolweather这个版本库就创建完成了。版本库地址:https://github.com/tony-green/coolweather。

GitHub已经自动帮我们创建了.gitignore、LICENSE和README.md这三个文件,其中编辑README.md文件中的内容可以修改酷欧天气版本库主页的描述。

2.将github的远程版本库克隆到本地:

(1)复制地址:

    

点击得到版本库地址:https://github.com/tony-green/coolweather.git。

(2)克隆本地:

 git clone https://github.com/tony-green/coolweather.git

   

使用ls –al查看下载结果:

   

3.新建本地Android项目,并将上面的版本文件拷至项目下:

(1)新建本地项目

(2)将2中从github克隆下的版本文件,拷贝到本地工程CoolWeather下,最终目录结构:

               

4.上传本地工程到github:

git add .

git commit -m "First commit."

git push origin master

注意:最后一步的时候可能需要账号密码,这里输入github的账号即可。

所有同步完成,刷新查看github网页:




【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与经济效益,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,提升电网与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与拉格朗松弛法的具体实施步骤,重点关注场景生成、约束处理与迭代收敛过程,以便在实际项目中灵活应用与改进。
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