12、Core Data 数据模型版本管理与自定义托管对象开发指南

Core Data模型版本管理与自定义对象开发

Core Data 数据模型版本管理与自定义托管对象开发指南

1. 数据模型版本管理

在开发应用时,数据模型的版本管理至关重要。当创建新的数据模型版本时,旧版本会按规则命名,例如 SuperDB 3.xcdatamodel 等。通过保持当前模型名称不变,能清晰知道该对哪个版本进行修改。

当前数据模型版本在图标上会有绿色复选标记。可以安全地对当前版本进行更改,因为之前版本的副本会被保留,便于在发布新版本时将用户数据从旧版本迁移到新版本。若要更改当前版本,可在设计菜单的数据模型子菜单中选择“Set Current Version”。

数据模型版本标识符方面,虽然可以在 Groups & Files 面板中选择数据模型并按 I 打开信息窗口来分配版本标识符,但 Core Data 会忽略这些标识符。Core Data 会对数据模型文件中的每个实体进行哈希计算,哈希值存储在持久存储中。打开持久存储时,Core Data 会使用这些哈希值确保存储的数据版本与当前数据模型兼容。

使用版本化数据模型时,之前使用的 mergedModelFromBundles: 方法在处理版本化数据模型时可能会出现问题。版本化数据模型编译后会生成 .momd 文件,而之前是编译为 .mom 文件。为确保加载正确的文件,可修改 managedObjectModel 方法:

- (NSManagedObjectModel *)managedObjectModel {
    if (managedObjectModel != nil) {
      
基于粒子群优化算法的配电网光伏储能双层优化配置模型[IEEE33节点](选址定容)(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于粒子群优化算法(PSO)的配电网光伏储能双层优化配置模型,针对IEEE33节点系统进行光伏储能系统的选址定容优化。该模型采用双层优化结构,上层以投资成本、运行成本和网络损耗最小为目标,优化光伏和储能的配置位置容量;下层通过潮流计算验证系统约束,确保电压、容量等满足运行要求。通过Matlab编程实现算法仿真,利用粒子群算法的全局寻优能力求解复杂非线性优化问题,提升配电网对可再生能源的接纳能力,同时降低系统综合成本。文中还提供了完整的代码实现方案,便于复现进一步研究。; 适合人群:具备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规划的工程技术人员;熟悉优化算法配电网运行分析的专业人士。; 使用场景及目标:①用于分布式光伏储能系统的规划配置研究,支持科研项目实际工程设计;②掌握双层优化建模方法粒子群算法在电力系统中的应用;③实现IEEE33节点系统的仿真验证,提升对配电网优化调度的理解实践能力。; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐步理解模型构建过程,重点关注目标函数设计、约束条件处理及上下层交互逻辑,同时可扩展至其他智能算法对比实验,深化对优化配置问题的认知。
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