生成二维码

// 编码
	public Bitmap encode() {
		try {
			String str = "test encode qrcode";

			// 生成二维矩阵,编码时指定大小,不要生成了图片以后再进行缩放,这样会模糊导致识别失败
			BitMatrix matrix = new MultiFormatWriter().encode(str,
					BarcodeFormat.QR_CODE, 300, 300);

			int width = matrix.getWidth();
			int height = matrix.getHeight();
			// 二维矩阵转为一维像素数组,也就是一直横着排了
			int[] pixels = new int[width * height];
			for (int y = 0; y < height; y++) {
				for (int x = 0; x < width; x++) {
					if (matrix.get(x, y)) {
						pixels[y * width + x] = 0xff000000;
					}
				}
			}

			Bitmap bitmap = Bitmap.createBitmap(width, height,
					Bitmap.Config.ARGB_8888);
			// 通过像素数组生成bitmap,具体参考api
			bitmap.setPixels(pixels, 0, width, 0, 0, width, height);
			return bitmap;
		} catch (WriterException e) {
			// TODO Auto-generated catch block
			e.printStackTrace();
		}
		return null;
	}

基于遗传算法的微电网调度(风、光、蓄电池、微型燃气轮机)(Matlab代码实现)内容概要:本文档介绍了基于遗传算法的微电网调度模型,涵盖风能、太阳能、蓄电池和微型燃气轮机等多种能源形式,并通过Matlab代码实现系统优化调度。该模型旨在解决微电网中多能源协调运行的问题,优化能源分配,降低运行成本,提高可再生能源利用率,同时考虑系统稳定性与经济性。文中详细阐述了遗传算法在求解微电网多目标优化问题中的应用,包括编码方式、适应度函数设计、约束处理及算法流程,并提供了完整的仿真代码供复现与学习。此外,文档还列举了大量相关电力系统优化案例,如负荷预测、储能配置、潮流计算等,展示了广泛的应用背景和技术支撑。; 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、科研人员及从事微电网、智能电网优化研究的工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习遗传算法在微电网调度中的具体实现方法;②掌握多能源系统建模与优化调度的技术路线;③为科研项目、毕业设计或实际工程提供可复用的代码框架与算法参考; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注目标函数构建与约束条件处理,同时可参考文档中提供的其他优化案例进行拓展学习,以提升综合应用能力。
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