初识自定义View(绘画基本图形)

本文详细介绍了如何继承自View类并实现自定义View,包括构造方法的重写、画笔的初始化以及如何在视图上进行绘图操作。

一、自定义View

 1.继承于View类,重新三个构造方法:

	public WaveLoadingView(Context context, AttributeSet attrs, int defStyleAttr) {
		super(context, attrs, defStyleAttr);
	}

	public WaveLoadingView(Context context, AttributeSet attrs) {
		super(context, attrs,0);
	}

	public WaveLoadingView(Context context) {
		super(context,null);
	
	}

2.绘画中不可缺少的当然就是Pain(画笔),下面就来初始化Pain,给画笔添加些样式。

		
	    Paint p = new Paint();  
	    //设置画笔的颜色  
	    p.setColor(Color.parseColor("#2EA4F2"));  
	    //设置画笔的风格:全部填充FILL   只画轮廓STROKE  
	    p.setStyle(Paint.Style.STROKE);  
	    //设置画笔的宽度  
	    p.setStrokeWidth(8);  
	    //设置是否抗锯齿  
	    p.setAntiAlias(true);  
	    
	    //设置文字大小  
	    p.setTextSize(30);  
	    //测量字符串的长度  
	    p.measureText("Hello World");  
	    

3.现在我们就可以作画啦,重写ondraw方法。
        @Override
	protected void onDraw(Canvas canvas) {
		  canvas.drawRect(0, 0, getMeasuredWidth(), getMeasuredHeight(), bgPaint);  
		  bgPaint.setColor(Color.BLACK);
                  //黑色的圆
                 canvas.drawCircle(getMeasuredWidth()/2,getMeasuredHeight()/2, getMeasuredWidth()/2, bgPaint);

      }




内容概要:本文介绍了一种基于蒙特卡洛模拟和拉格朗日优化方法的电动汽车充电站有序充电调度策略,重点针对分时电价机制下的分散式优化问题。通过Matlab代码实现,构建了考虑用户充电需求、电网负荷平衡及电价波动的数学模【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)型,采用拉格朗日乘子法处理约束条件,结合蒙特卡洛方法模拟大量电动汽车的随机充电行为,实现对充电功率和时间的优化分配,旨在降低用户充电成本、平抑电网峰谷差并提升充电站运营效率。该方法体现了智能优化算法在电力系统调度中的实际应用价值。; 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、科研人员及从事新能源汽车、智能电网相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①研究电动汽车有序充电调度策略的设计与仿真;②学习蒙特卡洛模拟与拉格朗日优化在能源系统中的联合应用;③掌握基于分时电价的需求响应优化建模方法;④为微电网、充电站运营管理提供技术支持和决策参考。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注目标函数构建、约束条件处理及优化求解过程,可尝试调整参数设置以观察不同场景下的调度效果,进一步拓展至多目标优化或多类型负荷协调调度的研究。
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