10、Go语言基础数据类型与复合数据类型详解

Go语言基础数据类型与复合数据类型详解

1. Go基础数据类型相关

1.1 数据归一化与随机浮点数生成

归一化函数 normalize() 在对样本进行归一化之前,需要样本的均值和标准差。同时,使用 math.Floor() 可以定义归一化后 float64 值的精度,例如要保留四位精度。若要保留两位精度,代码应改为 math.Floor((val - mean)/stdDev * 100)/100

随机浮点数生成函数的实现如下:

func randomFloat(min, max float64) float64 {
    return min + rand.Float64()*(max - min)
}

rand.Float64() 函数返回的是 0 1.0 之间的值(不包含 1.0 ),而 randomFloat() 函数返回的是 min max 之间的值(不包含 max )。

运行 stats.go 会产生类似如下的输出:

$ go run stats.go 3 5 5 8 9 12 12 13 15 16 
【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。
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