JSON

 

 

 

字符串:这个很好解释,指使用“”双引号或’’单引号包括的字符。例如:var comStr = 'this is string';
json字符串:指的是符合json格式要求的js字符串。例如:var jsonStr = "{StudentID:'100',Name:'tmac',Hometown:'usa'}";
json对象:指符合json格式要求的js对象。例如:var jsonObj = { StudentID: "100", Name: "tmac", Hometown: "usa" };

 

JSON数据格式:

var obj = {
            1: "value1",
            "2": "value2",
            count: 3,
            person: [ //数组结构JSON对象,可以嵌套使用
                        {
                            id: 1,
                            name: "张三"
                        },
                        {
                            id: 2,
                            name: "李四"
                        }
                   ],
            object: { //对象结构JSON对象
                id: 1,
                msg: "对象里的对象"    
            }
        };

 访问:

function ReadJSON() {
            alert(obj.1); //会报语法错误,可以用alert(obj["1"]);说明数字最好不要做关键字
            alert(obj.2); //同上

            alert(obj.person[0].name); //或者alert(obj.person[0]["name"])
            alert(obj.object.msg); //或者alert(obj.object["msg"])
        }

JSON对象

{
    key1:value1,
    key2:value2,
    ...
}

 JSON数组

[
    {
        key1:value1,
        key2:value2 
    },
    {
         key3:value3,
         key4:value4   
    }
]

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

基于遗传算法的新的异构分布式系统任务调度算法研究(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕基于遗传算法的异构分布式系统任务调度算法展开研究,重点介绍了一种结合遗传算法的新颖优化方法,并通过Matlab代码实现验证其在复杂调度问题中的有效性。文中还涵盖了多种智能优化算法在生产调度、经济调度、车间调度、无人机路径规划、微电网优化等领域的应用案例,展示了从理论建模到仿真实现的完整流程。此外,文档系统梳理了智能优化、机器学习、路径规划、电力系统管理等多个科研方向的技术体系与实际应用场景,强调“借力”工具与创新思维在科研中的重要性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事智能优化、自动化、电力系统、控制工程等相关领域研究的研究生及科研人员,尤其适合正在开展调度优化、路径规划或算法改进类课题的研究者; 使用场景及目标:①学习遗传算法及其他智能优化算法(如粒子群、蜣螂优化、NSGA等)在任务调度中的设计与实现;②掌握Matlab/Simulink在科研仿真中的综合应用;③获取多领域(如微电网、无人机、车间调度)的算法复现与创新思路; 阅读建议:建议按目录顺序系统浏览,重点关注算法原理与代码实现的对应关系,结合提供的网盘资源下载完整代码进行调试与复现,同时注重从已有案例中提炼可迁移的科研方法与创新路径。
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