面向对象的勾勾画画

 从开始学习编程,面向对象就是我们的目标,一直在学,一直在用,一直在被推翻,也一直再被重新建立,对“OO”的认识,总是在边缘徘徊。
 虽然说学习是个不断反复,盲人摸象的过程,可是,为什么我们用了两年的时间,还是只是在大象腿周围转圈?
 
 个人情况:
 1、面向对象家族的成员都认识,只是很少“主动和其打交道”。
 
 总是习惯于一种固定的编程习惯,使用熟悉的方法去思考,不想去接触,去探索“不熟悉”的,没有去主动拿来用。而“OO”确确实实是“你用或者不用,我就在那里”,因此我们和“OO”是相对静止的观望。
   
 2、为了用而用,不知其所以然
  
 编程中,有泛型,有集合,了解继承,多态,也用了,但是没有深入的思考,这些东西给我们带来了什么?
 没有对比,就不会看到巨人的伟大,当然就不会站在巨人的肩膀上去思考。
  
 3、没有扩展
   
 使用集合,泛型,体会到了一点好处,就沾沾自喜,没有思考在这个层面上的其他情况,或者更大层面上,类似的情况,可不可以使用,所以就停留在了“OO”的表皮,无法深入。
   
 下图是在听课时做的笔记。
  1、面向对象中只有两样东西:类,对象。前者是“虚”
只有被实例化了,才是我们需要的“实”
  2、面向对象中的任何东西的表现形式,归根结底都是通过“类”表现出来的(接口也是一种类)。
  3、定义类的同时就是在“封装”,只是封装的好坏不同;在不断的抽象,实现/继承的过程中,就是多态的体现;
  4、Collection不要翻译成“集合”,就是Collection。有些东西翻译过来后悔影响理解。从本身属性的角度来说Collection包含:list,map,set ,容器;不要让“list=集合”存在脑中。
  
 对于这张图,都是“OO”的家庭成员,都被我们熟知。不做解释,也说不清,现在写出来总是觉得肤浅,贴图的目的:征集集体的思想,仁者见仁,留下您宝贵的“思想”!



基于遗传算法的新的异构分布式系统任务调度算法研究(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕基于遗传算法的异构分布式系统任务调度算法展开研究,重点介绍了一种结合遗传算法的新颖优化方法,并通过Matlab代码实现验证其在复杂调度问题中的有效性。文中还涵盖了多种智能优化算法在生产调度、经济调度、车间调度、无人机路径规划、微电网优化等领域的应用案例,展示了从理论建模到仿真实现的完整流程。此外,文档系统梳理了智能优化、机器学习、路径规划、电力系统管理等多个科研方向的技术体系与实际应用场景,强调“借力”工具与创新思维在科研中的重要性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事智能优化、自动化、电力系统、控制工程等相关领域研究的研究生及科研人员,尤其适合正在开展调度优化、路径规划或算法改进类课题的研究者; 使用场景及目标:①学习遗传算法及其他智能优化算法(如粒子群、蜣螂优化、NSGA等)在任务调度中的设计与实现;②掌握Matlab/Simulink在科研仿真中的综合应用;③获取多领域(如微电网、无人机、车间调度)的算法复现与创新思路; 阅读建议:建议按目录顺序系统浏览,重点关注算法原理与代码实现的对应关系,结合提供的网盘资源下载完整代码进行调试与复现,同时注重从已有案例中提炼可迁移的科研方法与创新路径。
【微电网】【创新点】基于非支配排序的蜣螂优化算法NSDBO求解微电网多目标优化调度研究(Matlab代码实现)内容概要:本文提出了一种基于非支配排序的蜣螂优化算法(NSDBO),用于求解微电网多目标优化调度问题。该方法结合非支配排序机制,提升了传统蜣螂优化算法在处理多目标问题时的收敛性和分布性,有效解决了微电网调度中经济成本、碳排放、能源利用率等多个相互冲突目标的优化难题。研究构建了包含风、光、储能等多种分布式能源的微电网模,并通过Matlab代码实现算法仿真,验证了NSDBO在寻找帕累托最优解集方面的优越性能,相较于其他多目标优化算法表现出更强的搜索能力和稳定性。; 适合人群:具备一定电力系统或优化算法基础,从事新能源、微电网、智能优化等相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于微电网能量管理系统的多目标优化调度设计;②作为新智能优化算法的研究与改进基础,用于解决复杂的多目标工程优化问题;③帮助理解非支配排序机制在进化算法中的集成方法及其在实际系统中的仿真实现。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注非支配排序、拥挤度计算和蜣螂行为模拟的结合方式,并可通过替换目标函数或系统参数进行扩展实验,以掌握算法的适应性与调参技巧。
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