《BREW进阶与精通——3G移动增值业务的运营、定制与开发》连载之89——BREW中的测试工具...

本文介绍了BREW应用的测试流程,包括基于模拟器的测试、基于手机的测试和商用测试三个阶段。基于模拟器的测试重点在于应用逻辑的正确性;基于手机的测试则关注于硬件兼容性和手机特性的验证;商用测试则是为了确保应用达到商用标准。

BREW中的测试主要包括三个环节:基于模拟器的测试,基于手机的测试和商用测试。基于模拟器的测试主要验证了应用逻辑层面的功能性和正确性,主要包括利用集成开发环境测试和利用模拟器的输出窗口以及日志文件测试应用。基于手机的测试主要检验模拟器中中无法模拟的手机特性以及应用的硬件兼容性,主要包括使用BREW Debug 模式,使用BREW Debugger,使用Trace32等工具进行应用的测试。商用测试则提供了一个BREW应用商用的质量保证,可以是标准的TBT测试,也可以是由运营商指定特殊的商用测试流程。图16-1介绍了在应用调试和测试过程中用到的一些工具。

16-1应用调试与测试过程中的一些工具

基于模拟器的测试是与Visual Studio集成在一起的,开发者可以通过VC++提供的功能直接进行各种调试,例如设定断点,单步执行,查看指定地址空间的内容,观测并修改特定变量的内容等等,如图16-2所示。

【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、约束处理迭代收敛过程,以便在实际项目中灵活应用改进。
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