1、计算机编程与MATLAB入门

计算机编程与MATLAB入门

1 引言

自20世纪50年代数字计算机发明以来,其处理能力大幅提升,如今的计算机比60年前的计算机强大约一万亿倍。与此同时,计算机和技术在生物与医学领域(即生物医学工程)的应用也得到了极大的拓展。如今,许多疾病的诊断和治疗都依赖于成像扫描仪、机器人外科手术和心脏起搏器等技术,而计算机和计算机编程则是这些技术的核心。

技术进步与生物医学应用的同步发展并非巧合,技术的进步往往推动着生物和医学的发展,使得更灵敏的诊断程序和更准确有效的治疗方法得以开发。近年来,技术与医学的关系日益紧密,催生了一种新型的医学专业人员:他们既了解生物和医学挑战,又具备应用技术解决问题和把握机遇的技能。

2 学习目标

在本章结束时,你应该能够:
- O1.A:描述编程语言的广泛类别以及编译语言和解释语言之间的区别
- O1.B:使用和操作MATLAB环境
- O1.C:在MATLAB中使用标量、数组、变量、内置函数和赋值来形成简单的表达式
- O1.D:描述MATLAB中不同的基本数据类型,并能够确定MATLAB变量的类型
- O1.E:在MATLAB中执行简单的输入/输出操作
- O1.F:通过绘制二维图形和拟合曲线来执行MATLAB中的基本数据可视化
- O1.G:在MATLAB中形成和操作矩阵
- O1.H:编写MATLAB脚本,添加有意义且简洁的注释,并使用调试器和代码分析器来识别和修复编码错误

3 计算机编程

现代数字计算机的发展标志着人们使用机器方式的重大转变。在此之前,机械和电气机器是为执行特定操作而设计和制造的,例如求

内容概要:本文介绍了一种基于蒙特卡洛模拟和拉格朗日优化方法的电动汽车充电站有序充电调度策略,重点针对分时电价机制下的分散式优化问题。通过Matlab代码实现,构建了考虑用户充电需求、电网负荷平衡及电价波动的数学模【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)型,采用拉格朗日乘子法处理约束条件,结合蒙特卡洛方法模拟大量电动汽车的随机充电行为,实现对充电功率和时间的优化分配,旨在降低用户充电成本、平抑电网峰谷差并提升充电站运营效率。该方法体现了智能优化算法在电力系统调度中的实际应用价值。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事新能源汽车、智能电网相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①研究电动汽车有序充电调度策略的设计仿真;②学习蒙特卡洛模拟拉格朗日优化在能源系统中的联合应用;③掌握基于分时电价的需求响应优化建模方法;④为微电网、充电站运营管理提供技术支持和决策参考。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注目标函数构建、约束条件处理及优化求解过程,可尝试调整参数设置以观察不同场景下的调度效果,进一步拓展至多目标优化或多类型负荷协调调度的研究。
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