望山跑死马

       小时候个子矮,脑海里印象最深的一句俗语就是望山跑死马,大概的意思是远远看见一座山,觉得距离不是太远,就快马加鞭想要快点到达山脚下,结果把马跑杯具了。


        自从进了上海,外加喜欢徒步,远望个高楼大厦,走着走着也就到了,完全体会不到了望山跑死马的绝望。
直到开始编程做产品,这种绝望开始死灰复燃。明明就是个简简单单的需求,比那个用眼神确认背景色的需求要简单很多,却仍然把猿跑得黑白颠倒,日夜不分。


        举个刚刚发生的栗子,报表里需要打印多选框,就是常见的小方格,高级点的小方格带阴影线,仅此而已。


        首先宋体不支持多选框->百度word文档里如何打出多选框->显现开发工具菜单->开发工具->拷贝多选框->拷贝结果是空白->失败!
        谷哥推荐把单元格渲染为多选框->优点是报表可以进行选中,对于报表生成反而是缺点,为了去除操作还要额外代码->失败!
        要不然就画一个多选框->里面再画一个对勾,对勾取边长的三分之一是要点->依旧按照谷哥的建议用自己画的多选框进行单元格自定义渲染->定义是否选中变量,定义多选框位置,大小->成功!
        wingdings 2符号字体支持多选框,R代表选中,T多选框打×,0空白框(这是知识点,赶快用word试试吧)->多种字体填写表格->除了空白框是个矩形->成功!
        就这么愉快的和小方框玩了一整天。。。
        总结下来,闲逛的时候,边逛街边买看中的衣服不累,缺点是买了很多没用的;为了想买一件衣服去逛街,缺点是累!


        正所谓:山非山,路非路,得闲一刻是正途;黑非黑,白非白,人生累点不白来。

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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