43、深入理解委托:创建、调用与类型分析

深入理解委托:创建、调用与类型分析

委托的创建方式

除了常见的委托创建方式外, Delegate 类型提供了静态的 CreateDelegate 方法。使用该方法时,无需获取 MethodInfo ,只需传入两个 Type 对象(委托类型和定义目标方法的类型)以及方法名即可。若已持有 MethodInfo ,可直接使用;若仅有方法名,此方法更为便捷。

不过需要注意的是,在构建裁剪后的自包含可执行文件时,运行时通过名称选择委托目标可能会失败。

多播委托

所有委托类型都派生自 MulticastDelegate ,这意味着委托可以引用多个方法。多播委托在通知场景中很有用,当某个事件发生时,可能需要调用多个方法。

即使是非 void 返回类型的委托也派生自 MulticastDelegate ,但这在某些情况下可能不太合理。例如, Array.FindIndex 方法使用 Predicate<T> 来查找元素,若单个委托引用多个方法, FindIndex 只会接受默认行为,即执行所有方法,但忽略除最后一个方法之外的所有返回值。

多播功能可通过 Delegate 类的静态 Combine 方法实现,该方法接受两个委托并返回一个新的

【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电力系统背景知识进行系统学习,优先掌握MPC基本原理凸优化建模方法,并下载配套资源调试代码,以加深对电动车调度模型构建求解过程的理解。
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