控制反转 Ioc 依赖注入DI

本文深入探讨了控制反转(IoC)和依赖注入(DI)的概念,解释了它们如何通过转移依赖关系来降低系统耦合度,并以具体实例展示了如何在实际开发中应用这些设计原则,以提高代码的可维护性和可扩展性。

Ioc = inversion  of  control containers
DI =  dependency injection pattern

依赖:如果A依赖于B 则B对A有控制权。

例如
public class A {...}
interface A {};
public class Aimpli1 implements a{};
public clsas B
{
   ...
   A a = new Aimpl1();
   ...
}

B类有一个A类 B是依赖于A的,如果A变化 B就会跟着变化,也就是A对B有控制权。

例如:我们现在Aimpli1是用文件进行数据存储,我们需要一个是用数据库进行存储的实现Aimpli2.如果上面的方法就需要修改
源代码了,如下
public clsas B
{
   ...
   A a = new Aimpl2();
   ...
}
这样系统的偶合性大大增加了。

也就是B的实现依赖于A的实现。
控制反转(invert of control) 就是将这种依赖发生转移,不再程序内部进行。 者往往回增加一个独立于A和B的装配器
例如jsf中的Backing Bean,可以在配置文件中进行配置,需要改变时不需要改动代码,修改配置文件就可以了。

内容概要:本文介绍了一个基于Matlab的综合能源系统优化调度仿真资源,重点实现了含光热电站、有机朗肯循环(ORC)和电含光热电站、有机有机朗肯循环、P2G的综合能源优化调度(Matlab代码实现)转气(P2G)技术的冷、热、电多能互补系统的优化调度模型。该模型充分考虑多种能源形式的协同转换与利用,通过Matlab代码构建系统架构、设定约束条件并求解优化目标,旨在提升综合能源系统的运行效率与经济性,同时兼顾灵活性供需不确定性下的储能优化配置问题。文中还提到了相关仿真技术支持,如YALMIP工具包的应用,适用于复杂能源系统的建模与求解。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和能源系统背景知识的科研人员、研究生及工程技术人员,尤其适合从事综合能源系统、可再生能源利用、电力系统优化等方向的研究者。; 使用场景及目标:①研究含光热、ORC和P2G的多能系统协调调度机制;②开展考虑不确定性的储能优化配置与经济调度仿真;③学习Matlab在能源系统优化中的建模与求解方法,复现高水平论文(如EI期刊)中的算法案例。; 阅读建议:建议读者结合文档提供的网盘资源,下载完整代码和案例文件,按照目录顺序逐步学习,重点关注模型构建逻辑、约束设置与求解器调用方式,并通过修改参数进行仿真实验,加深对综合能源系统优化调度的理解。
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