12、编译器开发与Lindenmayer系统详解

编译器开发与Lindenmayer系统详解

编译器开发经典方法

经典的编译器开发方法会使用一些已知的模型,如下:
- 正则表达式
- 有限自动机
- 形式文法
- 下推自动机
- 递归解析器

编译器的关键部分,如扫描器和解析器,可基于特殊的高级描述自动生成。扫描器的高级描述基于正则表达式风格的工具,用于定义一组编程语言的标记,自动生成的扫描器通常基于确定性有限自动机的思想。而解析器的高级描述功能由形式文法实现,生成的解析器以下推自动机或递归下降解析器为基础模型。将解析器转变为翻译器、解释器或编译器的算法操作通常用通用编程语言编写,经典的编译器开发工具通常基于C语言,而Coco/R项目使用C#。

TinyCode编译器练习

以下是针对TinyCode编译器的一些扩展练习:
1. 扩展TinyCode编译器
- 添加 switch...endswitch 结构 :类似于C#的 switch-case ,实现如下简单语法:

switch(variable)
case value-1: goto label-1;
case value-2: goto label-2;
...
case value-N: goto label-N;
default: goto default-label;
endswitch
- **实现两个
内容概要:本文介绍了一个基于Matlab的综合能源系统优化调度仿真资源,重点实现了含光热电站、有机朗肯循环(ORC)和电含光热电站、有机有机朗肯循环、P2G的综合能源优化调度(Matlab代码实现)转气(P2G)技术的冷、热、电多能互补系统的优化调度模型。该模型充分考虑多种能源形式的协同转换利用,通过Matlab代码构建系统架构、设定约束条件并求解优化目标,旨在提升综合能源系统的运行效率经济性,同时兼顾灵活性供需不确定性下的储能优化配置问题。文中还提到了相关仿真技术支持,如YALMIP工具包的应用,适用于复杂能源系统的建模求解。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和能源系统背景知识的科研人员、研究生及工程技术人员,尤其适合从事综合能源系统、可再生能源利用、电力系统优化等方向的研究者。; 使用场景及目标:①研究含光热、ORC和P2G的多能系统协调调度机制;②开展考虑不确定性的储能优化配置经济调度仿真;③学习Matlab在能源系统优化中的建模求解方法,复现高水平论文(如EI期刊)中的算法案例。; 阅读建议:建议读者结合文档提供的网盘资源,下载完整代码和案例文件,按照目录顺序逐步学习,重点关注模型构建逻辑、约束设置求解器调用方式,并通过修改参数进行仿真实验,加深对综合能源系统优化调度的理解。
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