28、函数的特殊应用与汇编语言的硬件特性访问

函数的特殊应用与汇编语言的硬件特性访问

1. 函数相关基础概念

1.1 变量类型

  • 全局变量 :可从程序中的任何函数访问,并且在程序的整个生命周期内持续存在。
  • 自动局部变量 :仅在定义它们的函数内部可访问,并且仅在该函数执行期间存在。
  • 静态局部变量 :仅在定义它们的函数内部可访问,但在函数调用之间持续存在。

1.2 参数传递

  • 前六个参数 :通过寄存器传递。
  • 额外参数 :通过栈传递。
  • 传值 :传递值的副本。
  • 传指针 :传递变量的地址,该地址可以被更改。
  • 传引用 :传递变量的地址,但该地址不能被更改。

1.3 栈帧

栈帧的创建始于调用函数,并在被调用函数中完成。调用函数放置在栈帧中的项可使用帧指针的正偏移量访问,被调用函数放置在栈帧中的项可使用负偏移量访问。

2. 递归算法

2.1 递归的概念

许多计算机解决方案涉及重复操作,迭代(如 while、for 和 do - while 循环)可用于解决任何重复问题,但某些解决方案使用递归描述更简洁。递归算法是

【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车优化调度(分时电价调度)(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于蒙特卡洛和拉格朗日方法的电动汽车充电站有序充电调度优化方案,重点在于采用分散式优化策略应对分时电价机制下的充电需求管理。通过构建数学模型,结合不确定性因素如用户充电行为和电网负荷波动,利用蒙特卡洛模拟生成大量场景,并运用拉格朗日松弛法对复杂问题进行分解求解,从而实现全局最优或近似最优的充电调度计划。该方法有效降低了电网峰值负荷压力,提升了充电站运营效率经济效益,同时兼顾用户充电便利性。 适合人群:具备一定电力系统、优化算法和Matlab编程基础的高校研究生、科研人员及从事智能电网、电动汽车相关领域的工程技术人员。 使用场景及目标:①应用于电动汽车充电站的日常运营管理,优化充电负荷分布;②服务于城市智能交通系统规划,提升电网交通系统的协同水平;③作为学术研究案例,用于验证分散式优化算法在复杂能源系统中的有效性。 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解蒙特卡洛模拟拉格朗日松弛法的具体实施步骤,重点关注场景生成、约束处理迭代收敛过程,以便在实际项目中灵活应用改进。
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