工厂模式

什么是工厂模式

工厂模式专门负责实例化有大量公共接口的类。工厂模式可以动态地决定将哪一个类实例化,而不必事先知道每次要实例化哪一个类。客户类和工厂类是分开的。消费者无论什么时候需要某种产品,需要做的只是向工厂提出请求即可。消费者无须修改就可以接纳新产品。当然也存在缺点,就是当产品修改时,工厂类也要做相应的修改。

简单工厂模式

简单工厂模式的工厂类是根据提供给它的参数,返回的是几个可能产品中的一个类的实例,通常情况下,它返回的类都有一个公共的父类和公共的方法。
简单工厂模式的设计类图如下
在这里插入图片描述
其中,Product为待实例化类的基类,它可以有多个子类;Simple Factory类中提供了实例化Product的方法,这个方法可以根据传入的参数动态地创建出某一类型产品的对象。

简单工厂模式代码实现

我们以网上一位同学的代码为例,设计不同口味的冰激凌。

  1. 首先定义一个冰激凌接口,里边只有一个方法,就是显示是哪种口味
public interface IceCream {

    public void taste();
}
  1. 定义三个类,AppleIceCream、BananaIceCream、OrangeIceCream,并继承上面的接口,实现其中的方法。显示自己独特的口味
public class AppleIceCream implements IceCream {

    public void taste(){
        System.out.println("这是苹果口味的冰激凌");
    }
}

public class BananaIceCream implements IceCream {

    public void taste() {
        System.out.println("这是香蕉口味的冰激凌");
    }
}

public class OrangeIceCream implements IceCream{

    public void taste(){
        System.out.println("这是橘子口味的冰激凌");
    }
}
  1. 定义一个工厂类,用来制作不同口味的冰激凌
public class IceCreamFactory {

    public static IceCream creamIceCream(String taste){

        IceCream iceCream = null;

        // 这里我们通过switch来判断,具体制作哪一种口味的冰激凌
        switch(taste){

            case "Apple":
                iceCream = new AppleIceCream();
                break;

            case "Orange":
                iceCream = new OrangeIceCream();
                break;

            case "Banana":
                iceCream = new BananaIceCream();
                break;

            default:
                break;
        }

        return iceCream;
    }
}
  1. 最后看一下客户端的代码
public class Client {

    public static void main(String[] args) {

        IceCream appleIceCream = IceCreamFactory.creamIceCream("Apple");
        appleIceCream.taste();

        IceCream bananaIceCream = IceCreamFactory.creamIceCream("Banana");
        bananaIceCream.taste();

        IceCream orangeIceCream = IceCreamFactory.creamIceCream("Orange");
        orangeIceCream.taste(); 
    }
}
【电动车优化调度】基于模型预测控制(MPC)的凸优化算法的电动车优化调度(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于模型预测控制(MPC)的凸优化算法在电动车优化调度中的应用,并提供了Matlab代码实现。该方法结合了MPC的滚动优化特性与凸优化的高效求解能力,用于解决电动车充电调度问题,提升电网运行效率与可再生能源消纳能力。文中还提及多个相关研究方向和技术支撑,包括智能优化算法、机器学习、电力系统管理等,展示了其在多领域交叉应用的潜力。配套资源可通过提供的网盘链接获取,涵盖YALMIP工具包及其他完整仿真资源。; 适合人群:具备一定电力系统、优化理论及Matlab编程基础的科研人员和研究生,尤其适合从事电动汽车调度、智能电网优化等相关课题的研究者。; 使用场景及目标:①实现电动车集群在分时电价或电网需求响应机制下的有序充电调度;②结合可再生能源出力与负荷预测,利用MPC进行多时段滚动优化,降低电网峰谷差,提高能源利用效率;③为学术论文复现、课题研究及工程仿真提供可靠的技术路线与代码支持。; 阅读建议:建议读者结合文档中提到的智能优化算法与电力系统背景知识进行系统学习,优先掌握MPC基本原理与凸优化建模方法,并下载配套资源调试代码,以加深对电动车调度模型构建与求解过程的理解。
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