7、探索函数式编程:从 Elixir 并发到 Haskell 数据思维

探索函数式编程:从 Elixir 并发到 Haskell 数据思维

1. 函数式编程基础回顾与 Elixir 并发引入

在函数式编程中,数据处理是核心。以 Luhn 算法为例,在处理列表时,我们可以通过模式匹配 [odd,even|tail] 提取列表的前两个元素,第一个元素绑定到 odd ,第二个绑定到 even ,列表的其余部分绑定到 tail 。在 Luhn 算法中,对于偶数位数字乘以 2 的结果,若小于 10 则直接累加到总和中,否则需从乘积中减去 9。

与 Java、C# 或 Ruby 等语言不同,函数式编程的代码更贴近问题的规范描述,无需使用 if 或循环等控制结构。这也是函数式编程的魅力所在,尤其是在 Elixir 中。而函数式编程的价值在并行处理中更为显著,接下来我们将深入探讨 Elixir 的并发编程。

2. 并发编程的 Actor 模型

2.1 Actor 模型简介

Actor 模型的并发概念由来已久,其本质是独立的、异步的参与者通过相互发送消息进行通信,且参与者之间没有共享状态。Carl Hewitt 在 20 世纪 70 年代中期提出将 Actor 作为计算模型,在他看来,Actor 是软件系统的基本构建块,类似于面向对象编程中的对象。

Actor 和对象有相似之处,都维护自己的独立状态并通过 API 封装。但也存在明显差异,对象是顺序交互的(不考虑线程),而 Actor 可以并行操作。此外,Actor 不必按消息到达的顺序处理消息,这种特性

基于NSGA-III算法求解微电网多目标优化调度研究(Matlab代码实现)内容概要:本文主要介绍基于NSGA-III算法求解微电网多目标优化调度的研究,并提供了完整的Matlab代码实现。研究聚焦于微电网系统中多个相互冲突的目标(如运行成本最小化、碳排放最低、可再生能源利用率最大化等)之间的权衡优化问题,采用NSGA-III(非支配排序遗传算法III)这一先进的多目标进化算法进行求解。文中详细阐述了微电网的数学模型构建、多目标优化问题的定义、NSGA-III算法的核心机制及其在该问题上的具体应用流程,并通过仿真案例验证了算法的有效性和优越性。此外,文档还提及该资源属于一个更广泛的MATLAB仿真辅导服务体系,涵盖智能优化、机器学习、电力系统等多个科研领域。; 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、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习和掌握NSGA-III等先进多目标优化算法的原理与实现;②研究微电网能量管理、多目标优化调度策略;③获取可用于科研或课程设计的Matlab代码参考,快速搭建仿真模型。; 阅读建议:此资源以算法实现为核心,建议读者在学习时结合代码与理论背景,深入理解目标函数的设计、约束条件的处理以及NSGA-III算法参数的设置。同时,可利用文中提供的网盘链接获取更多相关资源,进行横向对比和扩展研究。
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