36、深入了解 gawk 扩展开发:许可、通信与 API 详解

深入了解 gawk 扩展开发:许可、通信与 API 详解

1. 扩展许可

动态扩展必须在与 GNU GPL 兼容的许可下分发。为了让扩展告知 gawk 其已正确获得许可,扩展必须定义全局符号 plugin_is_GPL_compatible 。若该符号不存在,gawk 在尝试加载扩展时会发出致命错误并退出。此符号声明类型应为 int ,无需位于任何已分配的节中,代码只需确保该符号存在于全局作用域即可,示例代码如下:

int plugin_is_GPL_compatible;
2. 高层工作原理

gawk 与扩展之间的通信是双向的。当扩展加载时,gawk 会传递一个指向结构体的指针,该结构体的字段为函数指针,如下图所示:

graph LR
    classDef process fill:#E5F6FF,stroke:#73A6FF,stroke-width:2px;
    A(gawk):::process -->|传递指针| B(扩展):::process

扩展可在运行时通过这些函数指针调用 gawk 内部的函数,无需在链接时访问 gawk 的符号。其中一个函数指针指向用于“注册”新函数的函数,流程如下:

graph LR
    classDef process fill:#E5F6FF,stroke:#73A6
【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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