29、算术运算与浮点数运算的深入解析

算术运算与浮点数运算的深入解析

逻辑系统与布尔表达式

在编程中,存在两种逻辑系统。一种是算术逻辑系统,它使用非零值表示真,0 表示假;另一种是布尔逻辑系统,使用像 0 和 1 这样的两个不同值分别表示假和真。你可以根据方便选择使用这两种系统。

例如,对于布尔表达式 b = ((x == y) and (a <= d)) || ((z - a) != 5); ,可以将其转换为如下简单表达式:

mov   eax, x
cmp   eax, y
sete  al       ; AL = x == y;
mov   ebx, a
cmp   ebx, d
setle bl       ; BL = a <= d;
and   bl, al   ; BL = (x = y) and (a <= d);
mov   eax, z
sub   eax, a
cmp   eax, 5
setne al
or    al, bl   ; AL = ((x == y) && (a <= d)) ||
mov   b, al    ;      ((z - a) != 5);

在处理布尔表达式时,不要忘记可以通过代数变换简化它们来优化代码。

机器和算术惯用法

在编写汇编语言代码时,一些算术运算和 x86 - 64 指令有其独特之处,我们可以利用这些特点。虽然有些人认为使用机器和算术惯用法是一种“技巧编程”,在编写良好的程序中应尽量避免,但很多这样的惯用法是广为人知且常见于汇编语言程序中的。 <

【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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