3、分散式业务流程建模与执行评估方法解析

分散式业务流程建模与执行评估方法解析

1. 因子权重与主观因子度量

在评估软件架构模式时,需要考虑各级因子的相对重要性。对于二级因子,为每个因子分配权重 SSWkj 来衡量其相对重要性;一级因子的相对重要性则由权重 SFWj 表示。这些因子权重取决于组织环境和协作情况,且独立于软件架构模式,还可用于敏感性分析。

主观因子度量 SFMi 的定义如下:
[SFMi = \sum_{j=1}^{m} \left( SFWj \cdot \sum_{k=1}^{oj} \left( SSWkj \cdot SAWikj \right) \right)]
其中,各参数的含义及计算方式如下:
- (SFWj = \frac{SFW’ j}{\sum {j=1}^{m} SFW’ j}):一级因子 j 的归一化权重值。
- (SSWkj = \frac{SSW’
{kj}}{\sum_{k=1}^{oj} SSW’ {kj}}):一级因子 j 下二级因子 kj 的归一化权重值。
- (SAWikj = \frac{SAW’
{ikj}}{\sum_{i=1}^{n} SAW’_{ikj}}):架构变体 i 对于主观因子 kj 的归一化评级。

所有的一级因子权重 SFWj、二级因子权重 SSWkj 和架构变体评级 SAWikj 都是归一化度量,它们的总和为 1,因此主观因子度量 SFMi 的总和也为 1,并且与客观因子采用相同的数值尺度表示。

2. 定性因子的度量

2.1 面临的挑战

评估和决策模型中,定性因子的度

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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