ANTLR问题临时记录2

本文介绍了ANTLR语法解析器的几个实用技巧,包括如何调整输出显示、使用谓词进行预测语法的控制、利用k选项解决LL(*)歧义问题以及定义比较运算符的正确方式。

1. 方便ANTLRWorks的输出显示(output)的做法:

 

WS:使用$channel=HIDDEN;屏蔽空格,

 

NEWLINE:不要使用skip(),并且把它添加到stat的推导分支中

 

 

stat
:NEWLINE
;

WS: (' '|'\t'|'\u000C') {$channel=HIDDEN;} /*{skip();}*/ ;
NEWLINE: ('\r')? '\n' /*{skip();}*/ ;

 

2. 关于antlr预测语法(谓词)使用方法的讨论

 

see:

ANTLR predicates

https://wincent.com/wiki/ANTLR_predicates

 

如何用谓词实现限制次数的循环符号读取

http://stackoverflow.com/questions/3056441/what-is-a-semantic-predicate-in-antlr

 

3. 使用k选项

如果使用k选项

 

options {

  k = 3;

}

消除LL(*)歧义,则需要添加EOF到主入口,如

 

startup

: chunk EOF

;

否则读到输入的最后时会产生错误输出(因为此时不能向前看n个符号)。

 

4. 比较运算符

 

不可以写成:

 


comp_expr
: expr '==' expr
| expr '!=' expr
| expr '>' expr
| expr '>=' expr
| expr '<' expr
| expr '<=' expr
;
 

 

但可以写成:

 


comp_expr
: expr
('==' expr
| '!=' expr
| '>' expr
| '>=' expr
| '<' expr
| '<=' expr
)
;
 

 

(TODO)

 

【EI复现】基于深度强化学习的微能源网能量管理与优化策略研究(Python代码实现)内容概要:本文围绕“基于深度强化学习的微能源网能量管理与优化策略”展开研究,重点利用深度Q网络(DQN)等深度强化学习算法对微能源网中的能量调度进行建模与优化,旨在应对可再生能源出力波动、负荷变化及运行成本等问题。文中结合Python代码实现,构建了包含光伏、储能、负荷等元素的微能源网模型,通过强化学习智能体动态决策能量分配策略,实现经济性、稳定性和能效的多重优化目标,并可能与其他优化算法进行对比分析以验证有效性。研究属于电力系统与人工智能交叉领域,具有较强的工程应用背景和学术参考价值。; 适合人群:具备一定Python编程基础和机器学习基础知识,从事电力系统、能源互联网、智能优化等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习如何将深度强化学习应用于微能源网的能量管理;②掌握DQN等算法在实际能源系统调度中的建模与实现方法;③为相关课题研究或项目开发提供代码参考和技术思路。; 阅读建议:建议读者结合提供的Python代码进行实践操作,理解环境建模、状态空间、动作空间及奖励函数的设计逻辑,同时可扩展学习其他强化学习算法在能源系统中的应用。
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