反射

本文介绍了C#中Type类的基本用法,包括获取类型引用的三种常见方式及Type类的主要属性和方法。同时,文章还讲解了Assembly类的作用,如何加载程序集以及如何通过Assembly类获取程序集中定义的所有类型。
System.Type类

这里使用Type类只为了存储类型的引用:

Type t = typeof(double);
我们以前把Type 看作一个类,但它实际上是一个抽象的基类。只要实例化了一个Type对象,
实际上就实例化了Type 的一个派生类。尽管一般情况下派生类只提供各种Type方法和属性的不同
重载,但是这些方法和属性返回对应数据类型的正确数据,Type有与每种数据类型对应的派生类。
它们一般不添加新的方法或属性。通常,获取指向任何给定类型的Type引用有3种常用方式:

使用C#的typeof运算符,如上述代码所示。这个运算符的参数是类型的名称(但不放在引 .
号中)。
 使用GetType()方法,所有的类都会从System.Object继承这个方法。
double d = 10;
Type t = d.GetType();

在一个变量上调用GetType()方法,而不是把类型的名称作为其参数。但要注意,返回的Type
对象仍只与该数据类型相关:它不包含与该类型的实例相关的任何信息。如果引用了一个对象,但
不能确保该对象实际上是哪个类的实例,这个方法就很有用。

Type 是许多反射功能的入口。它实现许多方法和属性,这里不可能列出所有的方法和属性,
而主要介绍如何使用这个类。注意,可用的属性都是只读的:可以使用Type确定数据的类型,但不能使用它修改该类型!
Type的属性

许多属性都可以获取包含与类相关的各种名称的字符串.

属性还可以进一步获取Type对象的引用,这些引用表示相关的类.

许多布尔属性表示这种类型是=个类,还是一个枚举等。这些特性包括IsAbMct、IsAJay、
IsClass、IsEnun、IshtJace、IsPOmter泳凸如弥<一种预定义的基元数据类勤、咖屺、Issealed
和ValueType。

方法

System.Type的大多数方法都用于获取对应数据类型的成员信息:构造函数、属性、方法和事件
等。它有许多方法,但它们都有相同的模式。例如,有两个方法可以获取数据类型的方法的细节信
息:GeMethod()和GeMethods()。 GeMethod()方法返回System.Reflection.MethodInfo对象的一个引
用,其中包含一个方法的细节信息。GetMethod()返回这种引用的一个数组。其区别是GetMethods()
方法返回所有方法的细节信息:而GeMethod()方法返回一个方法的细节信J息,其中该方法包含特定
的参数列表。这两个方法都有重载方法,重载方法有一个附加的参数,即BindingFlags枚举值,该
值表示应返回哪些成员,例如,返回公有成员、实例成员和静态成员等。
Type的成员方法如表

Assembly类

Assembly类在system.Reflection。n名称空间中定义,它允许访问给定程序集的元数据,它也包
含可以加载和执行程序集(假定该程序集是可执行的)的方法。与Type类一样,Assembly类包含非
常多的方法和属性,这里不可能逐一论述。

在使用Assembly实例做一些工作前,需要把相应的程序集加载到正在运行的进程中。为此,可
以使用静态成员Assemb. Load()或Assemb.LoadFrom()。这两个方法的区别是Load()方法的参数是
程序集的名称,运行库会在各个位置上搜索该程序集,试图找到该程序集,这些位置包括本地目录
和全局程序集缓存。而LoadFrom()方法的参数是程序集的完整路径名,它不会在其他位置搜索该程
序集.

查找在程序集中定义的类型

Assembly类的一个功能是它可以获得在相应程序集中定义的所有类型的详细信息,只要调用
Assemb.GetTypes()方法,它就可以返回一个包含所有类型的详细信息的System.Type引用数组,然
后就可以按照上一节的方式处理这些Type引用了.

查找自定义特性

用于查找在程序集或类型中定义了什么自定义特性的方法取决于与该特性相关的对象类型。如果
要确定程序集从整体上关联了什么自定义特性,就需要调用Attribute类的一个静态方法GetCustpmAttributes(),

给它传递程序集的引用.

 

多源动态最优潮流的分布鲁棒优化方法(IEEE118节点)(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于Matlab代码实现的多源动态最优潮流的分布鲁棒优化方法,适用于IEEE118节点电力系统。该方法结合两阶段鲁棒模型与确定性模型,旨在应对电力系统中多源不确定性(如可再生能源出力波动、负荷变化等),提升系统运行的安全性与经济性。文档还列举了大量相关的电力系统优化研究案例,涵盖微电网调度、电动汽车集群并网、需求响应、配电网重构等多个方向,并提供了YALMIP等工具包的网盘下载链接,支持科研复现与进一步开发。整体内容聚焦于电力系统建模、优化算法应用及鲁棒性分析。; 适合人群:具备电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事能源系统优化的工程技术人员;熟悉优化建模(如鲁棒优化、分布鲁棒优化)者更佳。; 使用场景及目标:①开展电力系统动态最优潮流研究,特别是含高比例可再生能源的场景;②学习和复现分布鲁棒优化在IEEE118等标准测试系统上的应用;③进行科研项目开发、论文复现或算法比较实验;④获取相关Matlab代码资源与仿真工具支持。; 阅读建议:建议按文档结构逐步浏览,重点关注模型构建思路与代码实现逻辑,结合提供的网盘资源下载必要工具包(如YALMIP),并在Matlab环境中调试运行示例代码,以加深对分布鲁棒优化方法的理解与应用能力。
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