沫忆心V1.0记录(通信项目)

本次项目尝试结合聊天、五子棋等多功能于一体,但在实际开发过程中遇到诸多挑战,特别是多线程处理及前后端消息交互方面。项目虽未完全按期完成,但仍实现了初步目标。

                                                         沫忆心V1.0记录

 

这个V1.0版本做到现在,我表示很遗憾啊!最初规划的时间是8.20 ,当时还认为是时间很充足的。真的是计划总是美好的,现实却很无奈啊!22号从公司回来,第二天就直接回家去了,一个星期都没碰过电脑,后来又要搞那个烦人的实践课程设计,项目就一直拖,拖到我们自己都无语了,web就更不用说了。特别是听晓盼说了他最近的情况后,我就更加不想说话了。。。

 

         一.总体感觉

一开始,我们就对这次的项目没有方向。等到要确定项目了,还没有什么眉头,真不知道什么叫创新啊!每当这个时候,就感觉很纠结。为什么我们就不能来点创新呢???还记得那天晚上,宇哥问我们通信做什么项目,一听我们说网络版五子棋时,他就问,你们怎么又做五子棋啊?做点别的游戏都可以啊!汗颜啊!哎,闲话少说了,就先介说说这个项目吧!

因为一开始是做了项目规划,定了协议,也商定了要实现的功能。虽然没什么创新,但感觉也不是想象中的简单啊!我们是想把之前的东西综合一下,实现简单聊天,网络版五子棋,简单网络画板,大型文件传送,远程控制等功能的项目。做完规划后,我们就开始分工了,小甘负责服务器端,我负责客户端。定好的流程也是前面几个功能的顺序来的,这次终于做对了一件事就是一开始所有的消息都是继承消息头的,感觉也后续的操作中还好弄些,不然就接收和发送消息就能把我们搞晕。

然后接着几天,我们就是各自去实现代码。发现我们在这里还是犯了一个很大的错误。因为我们各自是按照协议将大体框架搞出来,就测试了聊天功能,虽然也遇到一些问题,不过还好解决写。所有功能大体都走了一遍,然后在大型文件传送上遇到障碍,不知道怎么将文件传送的多线程与前面的线程连接起来,才想起来要测试。后面测试五子棋的时候才发现,真的是乱了,远没有我们想象中的简单啊!是的,如是只是单独把网络五子棋的功能拿出来做,我们都觉得会简单很多,但是当整体框架定好后就没那么简单了。因为不得不考虑类之间的各种关系,特别是接收消息和发送消息的复杂(尤其是服务器端的)。所以在这个上面纠结了很久。我们两个都遇到了很大问题,特别是我客户端这边。也是因为客户端的问题,我们的项目才拖到现在,真的很不好意思托了团队的后退啊!而且项目有的功能还没实现。勉强实现的也还有很多很多问题,还没有解决。。。。所以也只能做一个暂时性的小结吧。

 

            二.项目截图

 

1.      客户登陆界面

 

 

 

2.      聊天界面

 

  


 
 

 

3.      五子棋邀请对手的界面

   



  

4.      五子棋结束界面

   


 

 

        5. 发送图形的邀请

 



 
 

 

6.      画板发送界面

 

 

7.      画板接收界面 

           

 

8.      图形发送完后,再问对手收到没

 

    

 

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。
【微电网】【创新点】基于非支配排序的蜣螂优化算法NSDBO求解微电网多目标优化调度研究(Matlab代码实现)内容概要:本文提出了一种基于非支配排序的蜣螂优化算法(NSDBO),用于求解微电网多目标优化调度问题。该方法结合非支配排序机制,提升了传统蜣螂优化算法在处理多目标问题时的收敛性和分布性,有效解决了微电网调度中经济成本、碳排放、能源利用率等多个相互冲突目标的优化难题。研究构建了包含风、光、储能等多种分布式能源的微电网模型,并通过Matlab代码实现算法仿真,验证了NSDBO在寻找帕累托最优解集方面的优越性能,相较于其他多目标优化算法表现出更强的搜索能力和稳定性。; 适合人群:具备一定电力系统或优化算法基础,从事新能源、微电网、智能优化等相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于微电网能量管理系统的多目标优化调度设计;②作为新型智能优化算法的研究与改进基础,用于解决复杂的多目标工程优化问题;③帮助理解非支配排序机制在进化算法中的集成方法及其在实际系统中的仿真实现。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注非支配排序、拥挤度计算和蜣螂行为模拟的结合方式,并可通过替换目标函数或系统参数进行扩展实验,以掌握算法的适应性与调参技巧。
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