25、深入探究预订服务实现与运行时类型检查

深入探究预订服务实现与运行时类型检查

1. 单元测试与预订服务初步实现

在进行单元测试时,我们发现测试虽然通过,但可能是基于错误的原因。比如在之前对 BookingService.CreateBooking 方法的实现中,使用了硬编码返回值,这使得 CreateBooking_Success 单元测试通过,但这并非正确的通过方式。单元测试的一个重要原则是确保测试因正确的原因通过,避免通过硬编码返回或对错误数据进行断言来“伪造”测试结果。

为了让 CreateBooking_Success 单元测试正确通过,我们需要继续实现 CreateBooking 方法。具体而言,需要完成以下两方面:
- 在 try-catch 块中异步调用 BookingRepository.GetCustomerByName 方法。
- 为方法返回合适的元组值。

以下是 CreateBooking 方法的初步框架:

public async Task<(bool, Exception)>  
➥CreateBooking(string name, int flightNumber) 
{ 
    try  
    { 
        … 
    } 
    catch (Exception exception) 
    { 
        … 
    } 

    re
基于分布式模型预测控制的多个固定翼无人机一致性控制(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于分布式模型预测控制的多个固定翼无人机一致性控制”展开,采用Matlab代码实现相关算法,属于顶级EI期刊的复现研究成果。文中重点研究了分布式模型预测控制(DMPC)在多无人机系统中的一致性控制问题,通过构建固定翼无人机的动力学模型,结合分布式协同控制策略,实现多无人机在复杂环境下的轨迹一致性和稳定协同飞行。研究涵盖了控制算法设计、系统建模、优化求解及仿真验证全过程,并提供了完整的Matlab代码支持,便于读者复现实验结果。; 适合人群:具备自动控制、无人机系统或优化算法基础,从事科研或工程应用的研究生、科研人员及自动化、航空航天领域的研发工程师;熟悉Matlab编程和基本控制理论者更佳; 使用场景及目标:①用于多无人机协同控制系统的算法研究仿真验证;②支撑科研论文复现、毕业设计或项目开发;③掌握分布式模型预测控制在实际系统中的应用方法,提升对多智能体协同控制的理解实践能力; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析,重点关注DMPC算法的构建流程、约束处理方式及一致性协议的设计逻辑,同可拓展学习文中提及的路径规划、编队控制等相关技术,以深化对无人机集群控制的整体认知。
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