一个程序员的表白

我能抽象出整个世界...

 

但是我不能抽象出你...

 

因为你在我心中是那么的具体...

 

所以我的世界并不完整...

 

我可以重载甚至覆盖这个世界里的任何一种方法...

 

但是我却不能重载对你的思念...

 

也许命中注定了 你在我的世界里永远的烙上了静态的属性...

 

而我不慎调用了爱你这个方法...

 

当我义无返顾的把自己作为参数传进这个方法时...

 

我才发现爱上你是一个死循环...

 

它不停的返回对你的思念压入我心里的堆栈...

 

在这无尽的黑夜中...

 

我的内存里已经再也装不下别人...

 

我不停的向系统申请空间...

 

但却捕获一个异常---我爱的人不爱我...

 

为了解决这个异常...

 

我愿意虚拟出最后一点内存...

 

把所有我能实现的方法地址压入堆栈...

 

并且在栈尾压入最后一个方法---将字符串"我爱你,你爱我吗?"传递给你...

 

如果返回值为真--我将用尽一生去爱你...

 

否则--我将释放掉所有系统资源.

【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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