29、AWK实用程序与脚本编程指南

AWK实用程序与脚本编程指南

在AWK编程中,有许多实用的程序和脚本技巧,能够帮助我们更高效地处理数据、生成报告以及进行文件操作。下面将介绍一些常见的应用场景及对应的实现方法。

1. 字符处理函数的改进

最初编写的程序中,字符转写功能可能需要手动实现。但后来发现Brian Kernighan在其awk中添加了 toupper() tolower() 函数,这些函数能处理绝大多数字符转写的情况。因此,选择将这些函数也添加到gawk中。对于原程序,有两个明显的改进方向:
- 在 BEGIN 规则中仅设置一次 t_ar 数组,但这假设程序运行期间“from”和“to”列表不会改变。
- 支持像 tr 实用程序那样使用范围,如 a - z ,可参考 cut.awk 的代码获取灵感。

2. 打印邮寄标签

这个程序用于读取姓名和地址列表,并生成邮寄标签。每页标签有20个,每行2个,共10行。每个地址最多5行数据,地址之间用空行分隔。

程序逻辑如下
1. BEGIN规则 :将RS设置为空字符串,使awk在空行处分割记录;设置 MAXLINES 为100,因为每页最多100行(20 * 5 = 100)。
2. 主规则 :读取数据,当读取到20个标签的数据时

【EI复现】基于元模型优化算法的主从博弈多虚拟电厂动态定价和能量管理(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于元模型优化算法的主从博弈多虚拟电厂动态定价能量管理的研究,结合Kriging模型多目标遗传算法(NSGA2)实现最优变量求解,旨在提升多虚拟电厂系统在复杂电力市场环境下的调度效率经济效益。研究通过Matlab代码实现,构建了主从博弈框架,其中上级为电网或运营商,下级为多个虚拟电厂,通过动态定价机制引导各虚拟电厂优化自身能量管理策略,兼顾供需平衡、成本控制可再生能源消纳。该方法有效解决了高维非线性优化问题,提升了求解精度收敛速度,适用于多目标、多约束的能源系统优化场景。; 适合人群:具备一定电力系统、优化算法Matlab编程基础的研究生、科研人员及从事能源管理、智能电网相关工作的技术人员;尤其适合致力于虚拟电厂、需求响应、博弈论应用等领域研究的专业人士。; 使用场景及目标:①应用于多虚拟电厂协同调度市场竞价策略设计;②实现动态电价机制下的用户侧响应优化;③为含高比例可再生能源的配电网提供能量管理解决方案;④支持科研复现EI/SCI级别论文中的主从博弈元模型优化方法。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码网盘资料,重点理解Kriging代理模型的构建过程、NSGA2算法的集成方式以及主从博弈的数学建模思路,通过调试仿真逐步掌握算法参数设置性能评估方法,进而拓展至其他复杂能源系统优化问题。
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