79、MATLAB参数化测试全解析

MATLAB参数化测试详解

MATLAB参数化测试全解析

1. 参数组合方式指定

当向一个方法传递多个参数化属性时,可以使用 ParameterCombination 方法属性来指定参数的组合方式。测试框架会按照指定的组合调用方法。以下是不同的参数组合策略:
| ParameterCombination属性 | 方法调用方式 |
| — | — |
| “exhaustive”(默认) | 对参数值的所有组合调用方法。如果未指定 ParameterCombination 属性,测试框架将使用此默认组合。 |
| “sequential” | 使用每个参数的对应值调用方法。每个参数必须包含相同数量的值。例如,如果一个方法有两个参数化属性,每个属性指定三个参数值,那么框架将调用该方法三次。 |
| “pairwise” | 对每对参数值至少调用一次方法。与“exhaustive”组合相比,“pairwise”组合通常会减少测试次数,从而加快测试执行速度。 |

1.1 “pairwise”组合示例

以下代码展示了如何使用“pairwise”组合来测试不同矩阵的大小:

classdef ZerosTest < matlab.unittest.TestCase
    properties (TestParameter)
        rowCount = struct("r1",1,"r2",2,"r3",3);
        columnCount = struct("c1",2,"c2",3,"c3",4);
【最优潮流】直流最优潮流(OPF)课设(Matlab代码实现)内容概要:本文档主要围绕“直流最优潮流(OPF)课设”的Matlab代码实现展开,属于电力系统优化领域的教学与科研实践内容。文档介绍了通过Matlab进行电力系统最优潮流计算的基本原理与编程实现方法,重点聚焦于直流最优潮流模型的构建与求解过程,适用于课程设计或科研入门实践。文中提及使用YALMIP等优化工具包进行建模,并提供了相关资源下载链接,便于读者复现与学习。此外,文档还列举了大量与电力系统、智能优化算法、机器学习、路径规划等相关的Matlab仿真案例,体现出其服务于科研仿真辅导的综合性平台性质。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及相关专业的本科生、研究生,以及从事电力系统优化、智能算法应用研究的科研人员。; 使用场景及目标:①掌握直流最优潮流的基本原理与Matlab实现方法;②完成课程设计或科研项目中的电力系统优化任务;③借助提供的丰富案例资源,拓展在智能优化、状态估计、微电网调度等方向的研究思路与技术手段。; 阅读建议:建议读者结合文档中提供的网盘资源,下载完整代码与工具包,边学习理论边动手实践。重点关注YALMIP工具的使用方法,并通过复现文中提到的多个案例,加深对电力系统优化问题建模与求解的理解。
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