25、Xbase在DSL中的应用与实践

Xbase在DSL中的应用与实践

1. Xbase与Java的集成及IJvmModelInferrer接口

Xbase的一个有趣特性是与Java的集成,这种集成能让基于Xbase的DSL复用Xtend中已体验过的集成功能。这意味着,Xbase的整个类型系统(与Java类型系统对应)以及Xtend中的类型推断机制,都将成为DSL的一部分。

要在DSL中复用Xbase类型系统,仅使用Xbase语法规则是不够的,还需为模型元素提供上下文,让Xbase能根据该上下文检查模型元素。具体来说,要告诉Xbase如何将模型元素映射到Java模型元素,这样Xbase就能对模型元素中的Xbase表达式进行类型检查。

需要将模型元素映射到Java类型(类和接口)、字段和方法,这是一种模型到模型的映射。当将模型元素映射到Java模型方法时,可指定其方法体由Xbase表达式表示,Xbase就能在Java方法的上下文中对该表达式进行类型检查。

这种映射通过实现 IJvmModelInferrer 接口来指定。由于在语法中使用了Xbase,MWE2工作流会在 jvmmodel 子包中生成一个Xtend存根类 ExpressionsJvmModelInferrer ,其中有一个名为 infer 的空分派方法,用于指定到Java元素的映射:

def dispatch void infer(ExpressionsModel element,
    IJvmDeclaredTypeAcceptor 
电动汽车集群并网的分布式鲁棒优化调度模型(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“电动汽车集群并网的分布式鲁棒优化调度模型”展开,基于Matlab代码实现,旨在应对电动汽车大规模接入电网带来的不确定性挑战。通过构建分布式鲁棒优化模型,充分考虑电动汽车充电负荷的随机性波动性,在保证电网安全稳定运行的前提下,优化调度方案以降低运行成本、提升能源利用效率。文中结合博士论文复现背景,详细阐述了模型构建、算法设计及仿真验证过程,并提供了完整的代码资源支持,体现了较强的理论深度工程实践价值。此外,文档还列举了大量相关研究主题,涵盖微电网优化、需求响应、储能调度等多个方向,突出其在综合能源系统优化中的典型应用场景。; 适合人群:具备一定电力系统、优化理论及Matlab编程基础的研究生、科研人员及从事新能源并网、智能电网调度等相关领域的工程技术人员;尤其适合开展电动汽车调度、鲁棒优化建模等课题研究的高年级本科生博士生。; 使用场景及目标:①复现并深入理解电动汽车集群并网的分布式鲁棒优化调度方法;②掌握Matlab在电力系统优化中的建模求解技巧;③为科研论文撰写、课题申报及实际项目开发提供算法参考代码基础;④拓展至其他分布鲁棒优化问题的研究应用。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块学习,重点理解目标函数构建、不确定集合设定、ADMM等分布式求解算法的实现逻辑。同时可参照文档中列出的相关案例进行对比分析,提升综合建模能力。注意区分集中式分布式优化架构差异,加强对鲁棒性计算效率平衡的理解。
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