59、Jython高级类特性深度解析

Jython高级类特性深度解析

1. 引言

在Jython编程中,特殊属性(标识符带有两个前导和尾随下划线)在类中大量存在,它们是创建具有复杂行为的高度定制化对象的主要手段。添加这些特殊属性并非意味着增加难度,而是在应对复杂性时的有效策略。通过少量特殊方法,就能调整对象行为,使其表现得像列表,或者拦截属性访问,从而在设计、可重用性和灵活性方面获得巨大收益。

2. 预定义类属性

类和实例隐式地拥有某些特殊属性,这些属性在类定义执行或实例创建时自动出现。Jython会包装Java类和实例,使其也具有特殊属性。Jython类有五个特殊属性,而Java类有其中三个。

2.1 __name__

这是一个只读属性,包含类的名称。例如,对于以下代码中的 LineDatum 类:

# file: datum.py 
import java 
class LineDatum(java.util.Hashtable): 
    """Collects points that lie on a line. 
    Instantiate with line slope and intercept: e.g. LineDatum(.5, 3)""" 
    def __init__(self, slope, incpt): 
        self.slope = slope 
        self.incpt = incpt 
    def addPoint(self, x, y): 
       
基于NSGA-III算法求解微电网多目标优化调度研究(Matlab代码实现)内容概要:本文主要介绍基于NSGA-III算法求解微电网多目标优化调度的研究,并提供了完整的Matlab代码实现。研究聚焦于微电网系统中多个相互冲突的目标(如运行成本最小化、碳排放最低、可再生能源利用率最大化等)之间的权衡优化问题,采用NSGA-III(非支配排序遗传算法III)这一先进的多目标进化算法进行求解。文中详细阐述了微电网的数学模型构建、多目标优化问题的定义、NSGA-III算法的核心机制及其在该问题上的具体应用流程,并通过仿真案例验证了算法的有效性和优越性。此外,文档还提及该资源属于一个更广泛的MATLAB仿真辅导服务体系,涵盖智能优化、机器学习、电力系统等多个科研领域。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习和掌握NSGA-III等先进多目标优化算法的原理与实现;②研究微电网能量管理、多目标优化调度策略;③获取可用于科研或课程设计的Matlab代码参考,快速搭建仿真模型。; 阅读建议:此资源以算法实现为核心,建议读者在学习时结合代码与理论背景,深入理解目标函数的设计、约束条件的处理以及NSGA-III算法参数的设置。同时,可利用文中提供的网盘链接获取更多相关资源,进行横向对比和扩展研究。
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