KVC的一些应用

本文详细介绍了KVC(键值编码)的工作原理及其在对象属性访问中的应用,包括如何使用setValue:forKey:和valueForKey:方法来设置和获取实例变量的值。
1.KVC  key - value - coding  键值编码  是一种间接访问实例变量的方式,通过指定的key来找到对应的 实例变量,(切记 key是字符串)
    //kVC  工作原理:根据指定的key,比如:name (1) 先查找该类是否有对应的setter方法:比如:setName:如果有,则通过setter方法给实例变量赋值,如果没有,则转到(2)
    //(2) 查找该类有没有一个_key的实例变量,比如:_name 如果有,则给_name赋值,如果没有,则转到(3)
    //(3) 查找该类是否具有一个和key同名的实例变量,比如:name 如有,则给name赋值,如果没有,则转到(4)
    //(4) 如果都没有找到,系统会抛出一个NSUnknownKeyException ,说明没有找到可匹配的key(也就是该类既没有setName:,也没有_name,也没有name;

2.通过对象来给对象中的实例变量赋值:setValue: forKey:
如:   通过stu 给stu的_name赋值
       [stu setValue:@"lanou" forKey:@"name”];
取值用:valueForKey:
如:[stu valueForKey:@"name”];
在一个类中定义另一个类的对象时,给实例变量赋值
如:通过per给stu的_name赋值
    [per setValue:@"fank" forKeyPath:@"stu._name”];
3.当给定的key没有匹配到对应的 方法以及实例变量时,会自动调用该方法,所以我们只需要实现该方法即可(实现体中可以什么都没有)
- (void) setValue:(id)value forUndefinedKey:(NSString *)key
{
    
}
4.valueForKey   当给定的key匹配不到对应的getter方法以及对应的实例变量时,自动调用该方法
- (id) valueForUndefinedKey:(NSString *)key
{
    return nil;
}

5.当实例变量很多的时候,给实例变量赋值时,才用字典.此时调用下面方法:[stu setValuesForKeysWithDictionary:dic];但一般会在.m文件中进行初始化,而不在main.m中调用
如:- (id) initWithDic:(NSDictionary *)dic
{
    self = [super init];
    if (self) {
        [self setValuesForKeysWithDictionary:dic];
    }
    return self;
}

在main.m中直接创建对象: Student *stu = [[Student alloc]initWithDic:dic];

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型,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作为新型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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