10、Python编程深入探索

Python编程深入探索

1. 初窥Python

在Python里,我们通常以列出直角三角形的边长来开启学习之旅。下面的代码就能实现这一功能:

for c in range(1, 41):
    for b in range(1, c):
        for a in range(1, b):
            if a * a + b * b == c * c:
                print(f'{a}, {b}, {c}')

这里要注意,Python依靠缩进来界定代码结构。 range 构造函数会创建一个范围对象,其下限包含在内,上限则不包含。而且范围对象会按需生成值,所以不用担心在迭代之前会创建庞大的列表。字符串插值可以使用f - 字符串里的花括号。

再看看Heap算法在处理命令行参数排列时的应用:

import sys
def print_permutations(a, n):
    if n <= 0:
        print("\t".join(a))
    else:
        for i in range(n):
            print_permutations(a, n - 1)
            j = 0 if n % 2 == 0 else i
            a[j], a[n] = a[n], a[j]
            print_permutations(a, n
计及源荷不确定性的综合能源生产单元运行调度与容量配置优化研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“计及源荷不确定性的综合能源生产单元运行调度与容量配置优化”展开研究,利用Matlab代码实现相关模型的构建与仿真。研究重点在于综合能源系统中多能耦合特性以及风、光等可再生能源出力和负荷需求的不确定性,通过鲁棒优化、场景生成(如Copula方法)、两阶段优化等手段,实现对能源生产单元的运行调度与容量配置的协同优化,旨在提高系统经济性、可靠性和可再生能源消纳能力。文中提及多种优化算法(如BFO、CPO、PSO等)在调度与预测中的应用,并强调了模型在实际能源系统规划与运行中的参考价值。; 适合人群:具备一定电力系统、能源系统或优化理论基础的研究生、科研人员及工程技术人员,熟悉Matlab编程和基本优化工具(如Yalmip)。; 使用场景及目标:①用于学习和复现综合能源系统中考虑不确定性的优化调度与容量配置方法;②为含高比例可再生能源的微电网、区域能源系统规划设计提供模型参考和技术支持;③开展学术研究,如撰写论文、课题申报时的技术方案借鉴。; 阅读建议:建议结合文中提到的Matlab代码和网盘资料,先理解基础模型(如功率平衡、设备模型),再逐步深入不确定性建模与优化求解过程,注意区分鲁棒优化、随机优化与分布鲁棒优化的适用场景,并尝试复现关键案例以加深理解。
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