14、Java并发编程:关键词提取与遗传算法的实现与优化

Java并发编程:关键词提取与遗传算法的实现与优化

1. 并发关键词提取类(ConcurrentKeywordExtraction)

ConcurrentKeywordExtraction 类的主要功能是初始化共享对象、创建任务、执行任务并等待任务完成。它实现了 main() 方法,该方法可以接收一个可选参数。

操作步骤如下
1. 初始化数据结构和参数
- 使用 File 类的 listFiles() 方法获取以 .txt 结尾的文件数组。
- 创建 ConcurrentHashMap 存储全局词汇表和关键词。
- 创建 ConcurrentLinkedDeque 存储文件列表。
java public class ConcurrentKeywordExtraction { public static void main(String[] args) { Date start, end; ConcurrentHashMap<String, Word> globalVoc = new ConcurrentHashMap<>(); ConcurrentHashMap<String, Integer> globalKeywords = new ConcurrentHashMap<>(); start = n

基于遗传算法的微电网调度(风、光、蓄电池、微型燃气轮机)(Matlab代码实现)内容概要:本文档介绍了基于遗传算法的微电网调度模型,涵盖风能、太阳能、蓄电池和微型燃气轮机等多种能源形式,并通过Matlab代码实现系统优化调度。该模型旨在解决微电网中多能源协调运行的问题,优化能源分配,降低运行成本,提高可再生能源利用率,同时考虑系统稳定性经济性。文中详细阐述了遗传算法在求解微电网多目标优化问题中的应用,包括编码方式、适应度函数设计、约束处理及算法流程,并提供了完整的仿真代码供复现学习。此外,文档还列举了大量相关电力系统优化案例,如负荷预测、储能配置、潮流计算等,展示了广泛的应用背景和技术支撑。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事微电网、智能电网优化研究的工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习遗传算法在微电网调度中的具体实现方法;②掌握多能源系统建模优化调度的技术路线;③为科研项目、毕业设计或实际工程提供可复用的代码框架算法参考; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注目标函数构建约束条件处理,同时可参考文档中提供的其他优化案例进行拓展学习,以提升综合应用能力。
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