希尔排序

先将代码贴上,后续补充内容。

package com.sufa.test;

public class ShellSort {

	/**
	 * @Title: main
	 * @Description: TODO(这里用一句话描述这个方法的作用)
	 * @param @param args    设定文件
	 * @return void    返回类型
	 * @throws 
	 */
	public static void main(String[] args) {
		// TODO Auto-generated method stub
		int[] a = { 46, 58, 15, 45, 90, 18, 10, 62 }; 
		shellSort(a);
	    for(int i=0;i<a.length;i++) {
            System.out.println(a[i]);
        }
	}
	
	/*
	 * 希尔排序
	 * */
	public static void shellSort(int[] data) {
		int length = data.length;
		for(int d=length/2;d>=1;d= d/2) {
			//分组间隔从数组的一半每次再逐步减半
			
			for(int c=0;c<length-d;c++){				
				//多个分组内进行排序 
				
				//注意,间隔为d的所有数为一组
				for(int i=c;i<length-d;i=i+d){
					int j= i+d;
					if(data[i] > data[j]) {
						int tmp = data[j];
						data[j] = data[i];
						data[i] = tmp;								
					}
				}

			}
		}
	}

}


内容概要:该论文研究增程式电动汽车(REEV)的能量管理策略,针对现有优化策略实时性差的问题,提出基于工况识别的自适应等效燃油消耗最小策略(A-ECMS)。首先建立整车Simulink模型和基于规则的策略;然后研究动态规划(DP)算法和等效燃油最小策略;接着通过聚类分析将道路工况分为四类,并设计工况识别算法;最后开发基于工况识别的A-ECMS,通过高德地图预判工况类型并自适应调整SOC分配。仿真显示该策略比规则策略节油8%,比简单SOC规划策略节油2%,并通过硬件在环实验验证了实时可行性。 适合人群:具备一定编程基础,特别是对电动汽车能量管理策略有兴趣的研发人员和技术爱好者。 使用场景及目标:①理解增程式电动汽车能量管理策略的基本原理;②掌握动态规划算法和等效燃油消耗最小策略的应用;③学习工况识别算法的设计和实现;④了解基于工况识别的A-ECMS策略的具体实现及其优化效果。 其他说明:此资源不仅提供了详细的MATLAB/Simulink代码实现,还深入分析了各算法的原理和应用场景,适合用于学术研究和工业实践。在学习过程中,建议结合代码调试和实际数据进行实践,以便更好地理解策略的优化效果。此外,论文还探讨了未来的研究方向,如深度学习替代聚类、多目标优化以及V2X集成等,为后续研究提供了思路。
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