在java中利用动态编译实现eval

本文介绍如何在Java中实现类似脚本语言中的Eval功能,通过动态编译技术将字符串转换为可执行的Java代码,实现动态调用不同方法的目的。

我们知道,在很多脚本语言中都有eval涵数,它可以把字符串转换为表态式并执行.如在javaScript中
  var str = aid.value + ".style.top = 10;"
  把一个id为"aid"的控制的值取出来加合并成一个字符串,如果aid的值是"axman",则
  str = "axman.style.top = 10"
  现在我们要让控制axman移动到顶部为10的位置:
  eval(str);
  这样这个字符串就变成了表达式或语句开始执行.这样的功能对于动态构造变量是有非常重要的
  意义.
  那么在java中,如果实现这个功能呢?其实我们可以用动态编译来实现:
  假设有一组方法实现不同的功能,现在要根据传进来的方法名调用相应的方法,假如没有eval功能,我们
  只能这么做:
  MyClass mc = new MyClass();
  if(str.equals("m1"))
   mc.m1();
  else if(str.equals("m1"))
   mc.m2();
  else if(str.equals("m3"))
   mc.m3();
  else if(.........)
   .........();
  如果有一百种情况呢?
  如果我们用eval方法就可以直接这样:
  String str = ...........;
  eval("mc"+str+"();");
  是不是非常方便?关键是如何实现eval()?
  我们把要转换的字符串构造一个完整的类:如果方法是有返回值的.则:
  public Object eval(String str){
   //生成java文件
   String s = "class Temp{";
  s += "Object rt(){"
  s += "MyClass mc = new MyClass();"
   s += " return mc."+str+"();";
   s += "}"
  s +="}";
   File f = new File("Temp.java");
   PrintWriter pw = new PrintWriter(new FileWriter(f));
   pw.println(s);
   pw.close();
   //动态编译
   com.sun.tools.javac.Main javac = new com.sun.tools.javac.Main();
   String[] cpargs = new String[] {"-d", "所在目录","Temp.java"};
   int status = javac.compile(cpargs);
   if(status!=0){
   System.out.println("没有成功编译源文件!");
   return null;
   }
   //调用Temp的rt方法返回结果:
   MyClassLoader mc = new MyClassLoader();
   Class clasz = mc.loadClass("Test.class",true);
   Method rt = clasz.getMethod("rt", new Class[]{ String[].class });
   return rt.invoke(null, new Object[] { new String[0] });
   //如果方法没有返回就直接调用
  }
  我们可以先写好多个重载的eval,有返回值和没有返回值的.以及可以传递参数的.
  这样我们就可以用字符串转换为java的语句来执行.
  本文只是一个例子,说明了一个动态编译的思想,更好的实现请各位朋友自己来完成.

内容概要:本文介绍了一种基于蒙特卡洛模拟和拉格朗日优化方法的电动汽车充电站有序充电调度策略,重点针对分时电价机制下的分散式优化问题。通过Matlab代码实现,构建了考虑用户充电需求、电网负荷平衡及电价波动的数学模【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车优化调度(分时电价调度)(Matlab代码实现)型,采用拉格朗日乘子法处理约束条件,结合蒙特卡洛方法模拟大量电动汽车的随机充电行为,实现对充电功率和时间的优化分配,旨在降低用户充电成本、平抑电网峰谷差并提升充电站运营效率。该方法体现了智能优化算法在电力系统调度中的实际应用价值。; 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、科研人员及从事新能源汽车、智能电网相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①研究电动汽车有序充电调度策略的设计仿真;②学习蒙特卡洛模拟拉格朗日优化在能源系统中的联合应用;③掌握基于分时电价的需求响应优化建模方法;④为微电网、充电站运营管理提供技术支持和决策参考。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注目标函数构建、约束条件处理及优化求解过程,可尝试调整参数设置以观察不同场景下的调度效果,进一步拓展至多目标优化或多类型负荷协调调度的研究。
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