19、工厂模式:从基础到实战应用

工厂模式:从基础到实战应用

1. 工厂方法模式基础

在对象创建的领域中,工厂方法模式是一种常用的设计模式。以池塘模拟为例, FrogPond 等是具体的创建者,而 Duck Frog 类则是其创建的产品。虽然从图中可能看到两个产品共享一个基类,但实际上 Duck Frog 并非真正的“血亲”,它们只是因为实现了一组共同的方法而具有相同的类型。

深入探究会发现,工厂方法模式本质上是模板方法模式在对象创建问题上的应用。在工厂方法模式和模板方法模式中,通用的算法部分(如池塘中生物的日常生存活动)会在通用基类中编码,而子类则负责填充基类中留下的空白。在工厂方法中,这些填充的内容决定了将生活在池塘中的对象的类。

2. 参数化工厂方法

随着程序的成功,需求往往会不断增加。假设池塘模拟程序非常受欢迎,用户要求模拟植物和动物。为此,我们创建了植物类,如 Algae WaterLily

class Algae
  def initialize(name)
    @name = name
  end
  def grow
    puts("The Algae #{@name} soaks up the sun and grows")
  end
end

class WaterLily
  def initialize(name)
    @name = name
  en
【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与经济效益,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,提升电网与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与拉格朗日松弛法的具体实施步骤,重点关注场景生成、约束处理与迭代收敛过程,以便在实际项目中灵活应用与改进。
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