工厂模式

1. 需求one

   A开BWM车:

   类:

class BWMCar
{
public:
    QString start()
    {
        return "start BWMCar\n";
    }

    QString stop()
    {
        return "stop BWMCar\n";
    }
};

   使用:

    BWMCar *bwmCar = new BWMCar;
    bwmCar->start();
    bwmCar->stop();

2. 需求变更:A开BOBO车

  普通方法:增加BOBOCar类;

  类型:上/高层使用者变化较小,开BWM或BOBO,但都是车;而底层改动较大;

  此类方法缺点:上层使用者需要更改的代码太多,如果更少?


class AbstractCar
{
public:
    virtual QString start() = 0;
    virtual QString stop() = 0;
};

class BWMCar : public AbstractCar
{
public:
    QString start()
    {
        return "start BWMCar\n";
    }

    QString stop()
    {
        return "stop BWMCar\n";
    }
};

class BoboCar : public AbstractCar
{
public:
    QString start()
    {
        return "start BoboCar\n";
    }

    QString stop()
    {
        return "stop BoboCar\n";
    }
};

class AbstractFactory
{
public:
    virtual AbstractCar * createCar() = 0;
};

class BWMFactory : public AbstractFactory
{
public:
    AbstractCar * createCar()
    {
        return new BWMCar;
    }
};

class BoboFactory : public AbstractFactory
{
public:
    AbstractCar * createCar()
    {
        return new BoboCar;
    }
};


使用:

AbstractCar *bwmCar = (new BWMFactory)->createCar();//若更改BOBO,则new BWMFactory -》 new BoboFactory 即可
bwmCar->start();
bwmCar->stop();

UML:


需求响应动态冰蓄冷系统与需求响应策略的优化研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕需求响应动态冰蓄冷系统及其优化策略展开研究,结合Matlab代码实现,探讨了在电力需求侧管理背景下,冰蓄冷系统如何通过优化运行策略参与需求响应,以实现削峰填谷、降低用电成本和提升能源利用效率的目标。研究内容包括系统建模、负荷预测、优化算法设计(如智能优化算法)以及多场景仿真验证,重点分析不同需求响应机制下系统的经济性和运行特性,并通过Matlab编程实现模型求解与结果可视化,为实际工程应用提供理论支持和技术路径。; 适合人群:具备一定电力系统、能源工程或自动化背景的研究生、科研人员及从事综合能源系统优化工作的工程师;熟悉Matlab编程且对需求响应、储能优化等领域感兴趣的技术人员。; 使用场景及目标:①用于高校科研中关于冰蓄冷系统与需求响应协同优化的课题研究;②支撑企业开展楼宇能源管理系统、智慧园区调度平台的设计与仿真;③为政策制定者评估需求响应措施的有效性提供量化分析工具。; 阅读建议:建议读者结合文中Matlab代码逐段理解模型构建与算法实现过程,重点关注目标函数设定、约束条件处理及优化结果分析部分,同时可拓展应用其他智能算法进行对比实验,加深对系统优化机制的理解。
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