[全程建模]新一期全程建模培训顺利完成

本次全程建模培训由Aka邀请,在总参某部展开,为期六天。参与人员涵盖了从少尉到大校的不同级别军官。培训分为需求、分析、设计、代码导出等环节,并最终完成了OA系统的公文管理模块建模。通过培训,学员们不仅掌握了全程建模方法,还提出了宝贵的改进建议。

培训综述

这次全程建模培训是应Aka的邀请给总参某部进行的。

参陪人员

参加培训人员为20人左右,实际过程中,因为工作问题,部分人员有缺席或者没有上课的现象发生,因为正好是国庆节前后,所以,部分人员因为工作的问题而影响了上课。

参加人员从军衔看,从一杠一星到两杠四星的都有。应该是从少尉到大校都全了。

培训时间

国庆节前的2006年9月27日,28日两天,国庆节后2006年10月9日、10日、11日三天,因为一些原因,课程延长了半天时间,也就是在10月12日上午进行了最后半天的实践课。

讲课过程

刚过去,疑虑重重

刚过去那天早上,负责联系的该部门负责人见到我后很奇怪的问我:你工作多长时间了?以前用过Uml么?用过多长时间?……还问带我过去的那个Aka的人:这五天不换教员么?

开课后,设备不全

由于课程前询问没有得到很明确的答复,课堂上很多人都没有带机器,于是我临时变更,将讲授的内容进行了提前,第一天课程上完成了需求阶段的主要内容,第二天的培训课上,我将分析模型也讲完了,还进行了少量操作演示。

但是,当我布置国庆节的作业时,很多人才说出来,他们都不知道该如何操作——心虚。不知道如何做才是正确的。

这时候我询问了一下,才知道基本上还是能够找到差不多数量的机器的。

国庆节后,这些作业没有几个人做,但是,课堂上的笔记本和台式机(一台)的数量却足够我的实践课使用了。

于是在第三天讲完了设计模型开发,第四天讲完了代码导出和代码模型维护后开始了实践课。

教学课件,学员提供

课堂上的教学课件,是学员们自己选择的OA系统,其中重点做了(老张提供的)与他们的实际业务有关的公文收发相关的业务模块,包括公文撰写、审核、收发、归档四个主要阶段,由于军队对保密和过程的要求与社会上的业务过程不同,经过对他们业务的了解,我和全体学员一同完成了整个OA的需求(相对简化的OA需求),公文管理的全部分析模型和设计模型,并导出了代码框架。

结束时,其乐融融

结束第六天最后的课程时,一个学员还问我,下午还有课么?他还想上。

有几个人还过来看了我的婚纱照。就像朋友一样,随意的聊着一些事情。

总结

在接触和培训的过程中,可以看到,这些学员虽然有些年龄较大了,但是,只要认真引导,他们还是会很认真地来学习你的方法和内容的。

培训结束时,已经没有人怀疑我的能力和经验了,大家也确实的体会到了这套建模方法的操作过程。部分学员还提出希望将来能够有后续的合作。

部分学员提出了一些建议,给我的全程建模方法弥补了我以前没有考虑到的方面,诸如:在Rose如何新建新的设计框架,如何使用已有的代码库,另外,让我想通了一个关键点:需求与代码的对应关系中的一些细节。还有我书中曾经提到的修改cat包的方法的一些缺陷。

总之,很感谢这些学员的配合!

【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日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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