Ruby学习笔记(1)

1、Ruby数组和散列表Array和Hash

数组和一般C/C++等语言差不多

a = [1, 2, 3, 4, 5]

或 a = %w{1 2 3 4 5 6}

=>a[0] = 1  a[1] = 2

散列表与数组类似

散列表中有两个对象:一个键(key)一个值(value),比如

City = {

‘jiangsu’ => 'nanjin'

'anhui' => 'hefei'

'zhejiang' => 'hangzhou'

}左边是键,右边是对应的值

City['jiangsu'] 输出就是 "nanjin"

注意:在一个散列表中,键是唯一的;键和值可以是任意对象(数组、其他散列表等都可以)

2、Ruby类中包括一个特殊方法initialize

当创建对象时,会调用initialize方法,并把调用new时使用的参数传入该方法。所以这是我们可以创建对象时设置他的状态。

def say_gn(name)
  r = "GN," + name
end
puts say_gn ("Hello World")
a = %w{a b c d e}
puts a[0]
b = {'1' => 'str', '2' => 'str'}
puts b['1']
class Song
  def initialize(name, artist, deration)
    @a = name
    @b = artist
    @c = deration
  end
  #def to_s        to_s可以重写
 #   "Song : #@a  #{@b} #{@c}"
 # end
end
test = Song.new(123, 34, 0)
puts test.inspect
print test.to_s


输出
GN,Hello World
a
str
#<Song:0x15412e75 @b=34, @c=0, @a=123>
#<Song:0x15412e75>

 

【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与经济效益,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,提升电网与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与拉格朗日松弛法的具体实施步骤,重点关注场景生成、约束处理与迭代收敛过程,以便在实际项目中灵活应用与改进。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值