[特殊字符] 电梯调度算法结对编程项目报告

一、项目简介

  • 项目名称:智能电梯调度仿真系统

  • 项目地址https://z.gitee.cn/zgca/repos/Levy/Elevator_Algorithm/sources

  • 开发模式:结对编程(Pair Programming)

  • 团队成员

    • 李文宇:负责整体框架搭建、服务器通信模块及第一阶段功能开发;

    • 张宸:负责核心调度算法、性能优化及第二阶段测试评估脚本。

项目目标
构建一个支持图形化与无头模式的电梯调度仿真平台,用于模拟不同调度策略的执行过程与性能对比,为后续优化提供实验基础。


二、软件工程思想的应用

1️⃣ 信息隐藏(Information Hiding)

各功能模块相互独立,算法端无法直接访问服务器内部状态,仅能通过定义的接口交互;
项目通过 .env 文件集中管理端口、文件路径及运行模式,增强安全性与灵活性。

2️⃣ 接口设计(Interface Design)

统一设计接口,如 /api/elevators/{id}/go_to_floor
算法端通过封装的 APIClient 与服务器通信,保证调用规范与可维护性。

3️⃣ 松耦合(Loose Coupling)

系统以 HTTP 为通信媒介,各模块解耦明显;
调度算法模块可自由替换或独立运行,无需修改 GUI 或后端服务。


三、系统结构与模块实现

模块名称功能概述
Simulator负责电梯运行逻辑、乘客调度及事件触发
APIClient实现算法端与服务器间的请求交互
BaselineElevatorController计算电梯运行策略与路径规划
Web GUI实时展示电梯状态及性能数据

算法特色

  • 采用基于队列的优先调度模型;

  • 实现批量目标层规划,提高调度效率;

  • 自动统计平均等待时间与能耗指标。


四、时间规划与执行对比

🕐 预估时间

阶段计划时长
需求分析1h
架构学习2h
算法设计2h
编码实现5h
测试调试2h

🧭 实际用时

阶段实际耗时差异说明
需求分析1h正常完成
架构学习2h符合预期
算法设计3h优化方案较复杂
编码实现7h调试阶段延长
测试与调试3h接口联调耗时
合并讨论2h代码冲突处理
助教验证1h环境适配测试
文档整理1h报告编写整理

整体进度略超预期,主要原因在于算法优化与接口调试阶段复杂度较高。


五、代码规范与质量保障

  • 遵循 PEP8 编码规范,保持统一命名与缩进风格;

  • 模块内部增加异常捕获机制,例如:

    try: client.sync_state() except Exception as e: logging.error(f"同步失败: {e}")

  • 使用 logging 模块分级记录日志信息;

  • 借助 giteeScan 工具检测代码安全性与重复率。


六、GUI 模块设计与交互逻辑

  • 架构模式:MVC

    • ModelSimulator(仿真逻辑)

    • View:图形界面(实时展示状态)

    • ControllerBaselineElevatorController(控制调度行为)

交互流程:

  • GUI → Server:请求当前电梯状态;

  • Server → Algorithm:事件推送;

  • Algorithm → Server:发送调度决策。

可视化功能:

  • 电梯位置实时刷新;

  • 乘客进出状态动态展示;

  • 性能数据(等待时间、能耗等)实时统计与输出。


七、协作过程与分工模式

项目阶段张宸职责李文宇职责
阶段一:框架搭建阅读接口文档,熟悉逻辑结构创建项目目录与通信模块
阶段二:算法实现设计与优化调度算法完善同步机制,保证接口稳定
阶段三:评测展示输出统计结果与性能报告整合前端与算法端,完成演示
  • 全程采用 Git 协作;

  • 每次功能更新均提交 Pull Request

  • 合并前进行联合测试;


八、结对编程体验与反思

成员优势表现改进方向
李文宇框架清晰,结构规划能力强算法调优经验需积累
张宸调试耐心,定位问题能力强协作沟通需更高效

总结:
结对编程让团队在设计与实现过程中分工更明确、效率更高;
双方在协作中提升了模块化思维与接口抽象能力;
系统成功实现了 GUI 与无头模式运行,并完成了完整性能评测体系的搭建。


九、结对编程合照

考虑柔性负荷的综合能源系统低碳经济优化调度【考虑碳交易机制】(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“考虑柔性负荷的综合能源系统低碳经济优化调度”展开,重点研究在碳交易机制下如何实现综合能源系统的低碳化与经济性协同优化。通过构建包含风电、光伏、储能、柔性负荷等多种能源形式的系统模型,结合碳交易成本与能源调度成本,提出优化调度策略,以降低碳排放并提升系统运行经济性。文中采用Matlab进行仿真代码实现,验证了所提模型在平衡能源供需、平抑可再生能源波动、引导柔性负荷参与调度等方面的有效性,为低碳能源系统的设计与运行提供了技术支撑。; 适合人群:具备一定电力系统、能源系统背景,熟悉Matlab编程,从事能源优化、低碳调度、综合能源系统等相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①研究碳交易机制对综合能源系统调度决策的影响;②实现柔性负荷在削峰填谷、促进可再生能源消纳中的作用;③掌握基于Matlab的能源系统建模与优化求解方法;④为实际综合能源项目提供低碳经济调度方案参考。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解模型构建与求解过程,重点关注目标函数设计、约束条件设置及碳交易成本的量化方式,可进一步扩展至多能互补、需求响应等场景进行二次开发与仿真验证。
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