12.7.3 使用计算表达式进行重构

本文详细介绍了如何利用计算表达式在F#中进行代码重构,将其转换为延迟计算版本,同时探讨了如何将标准F#代码转化为具有非标准行为的代码。通过在计算表达式块内封装代码并调用特定基元函数,实现代码功能的增强和优化。
12.7.3 使用计算表达式进行重构



在前一章中,我们看到一些重构函数式程序的方法。最后一个主题是延迟性,它变改代码的执行方式,而不影响程序的结果。从某种意义上讲,添加延迟性也可看作是一种重构技术。计算表达式类似之处在于,它们增加其他方面的代码,而不改变其核心意义。



提示



在计算表达式和延迟性之间有密切的关系,创建一个计算表达式,把代码转换成延迟计算的版本,Lazy<'T> 计算类型,也是有可能的。可以尝试实现自己的计算:唯一困难的部分是,写 Bind 成员。在这里,我们不会对此进行讨论,但是,可以本书的网站上找到其他的信息。



有趣的是如何标准的 F# 代码方便地转换变成有非标准行为的代码。我们必须把这些代码括在一个计算表达式块中,并为这个计算表达式添加对基元提供的调用,比如,我们刚刚实现的 logMessage 函数。当我们实现的代码被分成几个函数时,我们必须改变到对这些函数的调用,从通常的调用,或者通常的值绑定,到自定义的值绑定,既使用 let!,也可以使用 do! 基元。当写使用 F# 的计算表达式的代码时,典型方法是,首先使用标准版本的代码,它更易于写测试,然后,使用计算表达式重构到高级版本。

内容概要:本文介绍了一种基于蒙特卡洛模拟和拉格朗日优化方法的电动汽车充电站有序充电调度策略,重点针对分时电价机制下的分散式优化问题。通过Matlab代码实现,构建了考虑用户充电需求、电网负荷平衡及电价波动的数学模【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)型,采用拉格朗日乘子法处理约束条件,结合蒙特卡洛方法模拟大量电动汽车的随机充电行为,实现对充电功率和时间的优化分配,旨在降低用户充电成本、平抑电网峰谷差并提升充电站运营效率。该方法体现了智能优化算法在电力系统调度中的实际应用价值。; 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、科研人员及从事新能源汽车、智能电网相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①研究电动汽车有序充电调度策略的设计与仿真;②学习蒙特卡洛模拟与拉格朗日优化在能源系统中的联合应用;③掌握基于分时电价的需求响应优化建模方法;④为微电网、充电站运营管理提供技术支持和决策参考。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注目标函数构建、约束条件处理及优化求解过程,可尝试调整参数设置以观察不同场景下的调度效果,进一步拓展至多目标优化或多类型负荷协调调度的研究。
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