6、.NET 数字、值类型与字符串操作开发指南

.NET 数字、值类型与字符串操作开发指南

1. 计算器应用的完善

1.1 方法类型选择

最初的计算器 Add() 方法存在局限,为完善计算器,需用不同类型声明 Add() 方法并添加其余操作。可选用以下三种类型:
- Long :能解决两个极大数(如 20 亿)相加问题,但无法处理小数相加(如 1.5 + 1.5)。
- Double :可解决极大或极小数相加问题,还能处理小数相加。通常是不错选择,但在大数与小数运算时可能有精度问题。
- Decimal :适用于各类精度计算,但在加减等数学运算中速度最慢。

综合来看, Double 是最简单通用的数值数据类型,精度不错且速度较快。

1.2 计算器的完整实现

以下是计算器的完整实现代码:

Public Class Operations
    Public Shared Function Add(ByVal number1 As Double, ByVal number2 As Double) As Double
        Return number1 + number2
    End Function
    Public Shared Function Divide(ByVal number1 As Double, ByVal number2 As Double) A
【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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