简单的反射代码

1、反射代码

package util;

import java.lang.reflect.Field;

import org.dom4j.Node;

public class PropertyToPojo {

	private PropertyToPojo() {

	}

	public static void setProperty(Object pojo, Node node) {

		String name = node.selectSingleNode("@name").getText();

		String value = node.selectSingleNode("/value").getText();

		try {

			Field field = pojo.getClass().getDeclaredField(name);

			// 得到域的可访问性
			boolean accessFlag = field.isAccessible();
			// 设置为可访问的
			field.setAccessible(true);
			// 设置域的值
			field.set(pojo, value);
			// 将域的可访问性设置为原来的值
			field.setAccessible(accessFlag);

		} catch (SecurityException e) {

			e.printStackTrace();

		} catch (NoSuchFieldException e) {

			e.printStackTrace();
		} catch (IllegalArgumentException e) {

			e.printStackTrace();
		} catch (IllegalAccessException e) {

			e.printStackTrace();
		}

	}

}

 

2、xml格式

	<data-source id="input1" type="csvFile">
		<property name="filePath">
			<value>D:/test.csv</value>
		</property>
	</data-source>

 

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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