Rep Invariant(RI) and Abstraction Function(AF)

本文探讨了抽象数据类型(ADT)中的不变量(RI)、抽象函数(AF)和表示泄露问题,通过RatNum类实例讲解如何确保ADT的正确性和安全性。重点介绍了如何在代码中注释说明RI和AF,以及防止数据泄露的策略。

Invariants:不变量,与程序运行无关,在任何时候都应该满足的一些条件

两个空间 R 和 A:R空间是ADT的内部表示的空间,A空间是ADT能够表示的存在于实际当中的对象。ADT的开发者关注的是R空间,client关注的是A空间。

Abstraction Function:从R空间到A空间存在一个映射,这个映射是一个满射,这个映射将R中的每一个值解释为A中的一个值。这个解释函数就是AF。

Rep Invariant:这是一个集合,是R空间所有值的子集,它包含了所有合法的表示值,而只有满足RI的值,才是合法值,才会在A空间内有值与其对应。

  • 相同的R空间有肯能会有不同的RI。
  • 即使是同样的R、同样的RI,也可能有不同的AF,即“解释不同”。

checkRep():用于随时检查RI是否满足。使用assert检查RI,在所有的方法最好都加入调用这个检查方法。checkRep()在检查时有可能耗费大量的时间影响性能,所以只需要在开发阶段保留这部分。

表示泄露:client可以拿到数据域的本身或别名。一旦表示泄露,client就有可能无意间改动数据,而如果在设计中,要求一个ADT是Immutable的,而如果它出现了表示泄露,就有可能违反Immutable的原则。

在代码中用注释的形式记录AF(如何解释每个R值)和RI(rep中哪些数据是有效的)。

在代码中用注释记录表示泄露的安全声明,证明代码并未对外泄露其内部表示。比如传入和传出都使用了防御式拷贝。

// Immutable type representing a rational number
public class RatNum {
    private final int numer;
    private final int denom;
    // Rep invarian
    //	denom >0
    //	numer/denom is in reduced form, i.e. gcd(I numerI, denom)=1
    // Abstraction Function:
    //	represents the rational number numer/denom
    // Safety from rep exposure
    //	All fields are private, and all types in the rep are immutable
    //	Operations(specs and method bodies omitted to save space
	public RatNum(int n)i...)
	public RatNum(int n, int d) throws ArithmeticException(..)
    ...
}

数据驱动的两阶段分布鲁棒(1-范数和∞-范数约束)的电热综合能源系统研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“数据驱动的两阶段分布鲁棒(1-范数和∞-范数约束)的电热综合能源系统研究”展开,提出了一种结合数据驱动与分布鲁棒优化方法的建模框架,用于解决电热综合能源系统在不确定性环境下的优化调度问题。研究采用两阶段优化结构,第一阶段进行预决策,第二阶段根据实际场景进行调整,通过引入1-范数和∞-范数约束来构建不确定集,有效刻画风电、负荷等不确定性变量的波动特性,提升模型的鲁棒性和实用性。文中提供了完整的Matlab代码实现,便于读者复现和验证算法性能,并结合具体案例分析了不同约束条件下系统运行的经济性与可靠性。; 适合人群:具备一定电力系统、优化理论和Matlab编程基础的研究生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事综合能源系统、鲁棒优化、不确定性建模等相关领域研究的专业人士。; 使用场景及目标:①掌握数据驱动的分布鲁棒优化方法在综合能源系统中的应用;②理解1-范数和∞-范数在构建不确定集中的作用与差异;③学习两阶段鲁棒优化模型的建模思路与Matlab实现技巧,用于科研复现、论文写作或工程项目建模。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注不确定集构建、两阶段模型结构设计及求解器调用方式,同时可尝试更换数据或调整约束参数以加深对模型鲁棒性的理解。
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