5、位置相关信息服务中的广播与预取方案及自然路线描述地理编码方法

位置相关信息服务中的广播与预取方案及自然路线描述地理编码方法

在当今数字化时代,位置相关信息服务(LDIS)变得越来越重要。为了提高LDIS的性能,我们需要研究有效的广播和预取方案。同时,对于互联网上大量包含地理参考描述的数据,地理编码方法可以将这些描述转换为对应的坐标,从而实现基于位置的信息检索。

1. 预取方法

在LDIS中,客户端可以预取未来可能使用的数据对象。设 wp 为预取数据对象的大小,客户端会根据自身速度和缓存大小来调整 wp 的值。

设客户端当前位置为点 q ,对象位置为点 p ,两点间的欧几里得距离用 dist(p,q) 表示,计算公式为:
[ dist(p, q) = \sqrt{(p_x - q_x)^2 + (p_y - q_y)^2} ]

P := {p−n ... , p−2, p−1, p0, p1, p2 ... , pn} 为代表数据对象的 n 个不同点的集合, q 为查询点。相关符号定义如下:
- ( w, n \geq 0 ) 且 ( (w - n) \geq 0 )
- target :一个对象 p0 ,其中 p0 ≠ pn {p−n, p0, pn} ∈ P ,则 dist(p0, q) ≤ dist(∀p−n,

【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、约束处理迭代收敛过程,以便在实际项目中灵活应用改进。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值