flash Tween

import mx.transitions.Tween;
import mx.transitions.easing.*;
Stage.scaleMode = "noScale";
var aClass=[Back,Bounce,Elastic,Regular,Strong];
var aEasingMethod:Array=new Array();
//在aEasingMethod中放入每个缓动方法
for(i=0; i < aClass.length; i++){
  aEasingMethod.push(aClass[i].easeIn);
  aEasingMethod.push(aClass[i].easeOut);
  aEasingMethod.push(aClass[i].easeInOut);
}
//定义初始变量
var nX=10;
var Y=200;
var oClips:Object=new Object();
建立侦听器
var tListener:Object=new Object();
tListener.onMotionFinished=function(twObject:Tween){
  //缓动结束时按原路径返回
  twObject.yoyo();
}
for(i=0; i < aEasingMethod.length; i++){

  depth=this.getNextHighestDepth();
  mClip=this.attachMovie("ball","ball"+i,depth,{_x:nX,_y:Y});
  //设置x坐标
  nX+=mClip._width+10;
  if(nX>=Stage.width-_root["ball0"]._width){
   nX = 10;
   Y += 20;
  }
  //将一个缓动方法添加到oClips对象
  oClips[mClip._name]=aEasingMethod[i];
  trace("ball"+i + ": " + mClip);
  //当用户点击时开始_y属性的补间
  mClip.onPress=function(){
    var twMove:Tween = new Tween(this,"_xscale",oClips[this._name],20,800,4,true);
    //添加侦听器
    twMove.addListener(tListener);
 var twMove:Tween = new Tween(this,"_yscale",oClips[this._name],20,800,4,true);
    //添加侦听器
    twMove.addListener(tListener);
 trace(this._name);
  }
}

 

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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