36、类层次结构中的基类初始化与对象构建销毁

类层次结构中的基类初始化与对象构建销毁

1. 基类初始化问题及解决方案

在面向对象编程中,使用内向外(inside - out)类而非哈希(hash)有一个显著优势,即基类和派生类可以拥有名称完全相同的属性,而单级哈希无法实现这一点。然而,当构造函数参数通过哈希传递时,这一特性会引发问题。如果同一层次结构中的两个或多个类恰好有同名属性,构造函数就需要具有相同键的两个或多个初始化器,而单个哈希无法提供。

解决方案是将初始化器值划分为不同的集合,每个集合有唯一的名称,然后将其传递给相应的基类。最简单的方法是传递一个哈希的哈希,其中每个顶级键是一个基类的名称,对应的值是该基类的初始化器哈希。

以下是一个示例代码,展示了如何避免构造函数参数中的名称冲突:

package Client;
use Class::Std::Utils;
{
    my %client_num_of;
    my %name_of;
    sub new {
        my ($class, $arg_ref) = @_;
        my $new_object = bless anon_scalar( ), $class;
        $client_num_of{ident $new_object} = $arg_ref->{'Client'}{client_num};
        $name_of{ident $new_object}       = $arg_ref->{'Client'}{client_name};
        return $new_object;
    }
}
【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)内容概要:本文介绍了基于蒙特卡洛和拉格朗日方法的电动汽车充电站有序充电调度优化方案,重点在于采用分散式优化策略应对分时电价机制下的充电需求管理。通过构建数学模型,结合不确定性因素如用户充电行为和电网负荷波动,利用蒙特卡洛模拟生成大量场景,并运用拉格朗日松弛法对复杂问题进行分解求解,从而实现全局最优或近似最优的充电调度计划。该方法有效降低了电网峰值负荷压力,提升了充电站运营效率经济效益,同时兼顾用户充电便利性。 适合人群:具备一定电力系统、优化算法和Matlab编程基础的高校研究生、科研人员及从事智能电网、电动汽车相关领域的工程技术人员。 使用场景及目标:①应用于电动汽车充电站的日常运营管理,优化充电负荷分布;②服务于城市智能交通系统规划,提升电网交通系统的协同水平;③作为学术研究案例,用于验证分散式优化算法在复杂能源系统中的有效性。 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解蒙特卡洛模拟拉格朗日松弛法的具体实施步骤,重点关注场景生成、约束处理迭代收敛过程,以便在实际项目中灵活应用改进。
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