23-20,状态模式

1、Allow an object to alter its behavior when its internal state changes. The object will appear to change its class.(当一个对象内在状态改变时允许其改变行为,这个对象看起来像改变了其类。)
  状态模式的核心是封转,状态的变更引起了行为的变更,从外部看起来就好像这个对象对应的类发生了改变一样。

2、状态模式的三个角色

  一、State-抽象状态角色
  借口或抽象类,负责对象状态定义,并且封装环境角色一实现状态切换。

  二、ConcreteState-具体状态角色
  每一个具体状态必须完成两个职责:本状态的行为管理以及趋向状态处理,通俗的说,就是本状态下要做的事情,以及本状态如何过渡到其他状态。

  三、Content-环境角色
  定义客户端需要的借口,并且负责具体状态的切换。

3、状态模式的注意事项
  
  状态模式适用于当某个对象在它的状态发生变化时,它的行为也随着发生比较大的变化,也就是说在行为受状态越说的情况下可以使用状态模式,而且使用时对象的状态最好不要超过五个。
基于粒子群优化算法的p-Hub选址优化(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于粒子群优化算法(PSO)的p-Hub选址优化问题的研究与实现,重点利用Matlab进行算法编程和仿真。p-Hub选址是物流与交通网络中的关键问题,旨在通过确定最优的枢纽节点位置和非枢纽节点的分配方式,最小化网络总成本。文章详细阐述了粒子群算法的基本原理及其在解决组合优化问题中的适应性改进,结合p-Hub中转网络的特点构建数学模型,并通过Matlab代码实现算法流程,包括初始化、适应度计算、粒子更新与收敛判断等环节。同时可能涉及对算法参数设置、收敛性能及不同规模案例的仿真结果分析,以验证方法的有效性和鲁棒性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法理论知识的高校研究生、科研人员及从事物流网络规划、交通系统设计等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决物流、航空、通信等网络中的枢纽选址与路径优化问题;②学习并掌握粒子群算法在复杂组合优化问题中的建模与实现方法;③为相关科研项目或实际工程应用提供算法支持与代码参考。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐段理解算法实现逻辑,重点关注目标函数建模、粒子编码方式及约束处理策略,并尝试调整参数或拓展模型以加深对算法性能的理解。
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