浅谈”设计“

*[color=red]编程[/color]*是我无意中闯入进来的。 我从未想过我会干这行。 我也不知道它能给我带来什么。
今年我彻底明白了我想要的是什么。 那就是设计。 不管所包含的是什么行业。 我都喜欢。 我喜欢不只是一个行业,一种技术。 而是*[color=red]设计[/color]*这个 追求。 编程能让我快速的实现或调试我的设计。而从设计中体会出来的不紧紧是成就感那么简单,其中更为重要的是你有一颗为他人*[color=red]着想[/color]*的心态(管理)。创建一种规模的管理方式也是属于设计。这个就要自身考虑问题非常的清晰。
对问题的采样进行分析确认,因为这个可能产生一个决定性的东西,那就是别人确认了你。因为人经常会自我"矛盾",能合理的解开这个矛盾,也就是用户认可你们东西的一大关键。(用户体验设计、程序设计)。
我比较喜欢*[color=red]设计[/color]*是因为我经常能迸发出想法,这不是刻意去想出来的结果。如果不记下来可能到第二天就会忘记的。

生活中任何的行业或所接触的东西很多东西都是*[color=red]共通[/color]*的。也可能出现不一致导致判断错误, 这个时候需要的是经验。 因为起码知道了这个这个概念不能用到这快领域。 能形成一个自己的*[color=red]库[/color]*也可用于做更深入的分析用。

我想的概念都比较大,可能会不利于阅读。但是这个真的会对自己有所帮助,而且是很大程度上的帮助。这种帮助是一个很*广泛*的帮助。

突然一时兴起才想写这些东西。 有些东西来(想)的快,瞬间*失忆*的也快。 这会儿又出现短路的情况
【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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