5.1面向对象

本文深入探讨了面向对象编程的三大核心特性:封装、继承和多态。详细解释了每个特性的含义及其在软件开发中的作用,如提高代码复用性和维护性。封装通过信息隐蔽保护对象的内部状态,继承允许新类继承现有类的特性,而多态则提供了灵活的对象处理方式。

面向对象中两个核心的基本成员:类、对象
面相对象三个特性:封装、继承、多态
1、封装性
两个含义:一是指把对象的成员属性和行为看成一个密不可分的整体,将这两者“封装”在一个不可分割的独立单位(对象中)。另一层含义是指“信息隐蔽”,把不需要被外界知道的信息隐藏起来。外界不能任意更改内部属性值,不能任意调动其内部的方法。另一个特点,给封装在一个整体内的变量及方法规定不同级别“可见性”或访问权限。
2、继承性
提高软件开发效率
继承实现前一定要有已经存在的类,用户继承这些类,这样新定义的类可以继承已有类的结构(属性或方法)
3、多态性
允许程序中出现重名现象,多态有两种形式对象多态和方法重载。
方法重载:在一个类中,允许多个方法使用同一个名称,但方法的参数类型和个数不同,完成的功能也不同。
对象多态:子类对象可以和父类对象进行相互转换,而且根据其使用的子类不同完成的功能也不同。

【电动车】基于多目标优化遗传算法NSGAII的峰谷分时电价引导下的电动汽车充电负荷优化研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于多目标优化遗传算法NSGA-II的峰谷分时电价引导下的电动汽车充电负荷优化研究”展开,利用Matlab代码实现优化模型,旨在通过峰谷分时电价机制引导电动汽车有序充电,降低电网负荷波动,提升能源利用效率。研究融合了多目标优化思想与遗传算法NSGA-II,兼顾电网负荷均衡性、用户充电成本和充电满意度等多个目标,构建了科学合理的数学模型,并通过仿真验证了方法的有效性与实用性。文中还提供了完整的Matlab代码实现路径,便于复现与进一步研究。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的高校研究生、科研人员及从事智能电网、电动汽车调度相关工作的工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中电动汽车充电负荷的优化调度;②服务于峰谷电价政策下的需求侧管理研究;③为多目标优化算法在能源系统中的实际应用提供案例参考; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐步理解模型构建与算法实现过程,重点关注NSGA-II算法在多目标优化中的适应度函数设计、约束处理及Pareto前沿生成机制,同时可尝试调整参数或引入其他智能算法进行对比分析,以深化对优化策略的理解。
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