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水野哲也:
不不不, 这个您真错了!其实是你引用的那个jsp和本身的jsp ...
解析关于jsp页面指令冲突问题contentType="text/html;charset=UTF-8" -
caobo_cb:
import xx.cn.weibo.Util;
[ java版]新浪微博之ruquest_token篇 -
caobo_cb:
你好 Util包没有
[ java版]新浪微博之ruquest_token篇 -
小桔子:
你好!我遇到个问题 max_allowed_packet值总是 ...
mysql查询占用内存,优化的技巧 -
donghustone:
谢谢大神!
用JSmooth制作java jar文件的可执行exe文件教程(图文)
一,先说一下为什么要分表
当一张的数据达到几百万时,你查询一次所花的时间会变多,如果有联合查询的话,我想有可能会死在那儿了。分表的目的就在于此,减小数据库的负担,缩短查询时间。
根据个人经验,mysql执行一个sql的过程如下:
1,接收到sql;2,把sql放到排队队列中 ;3,执行sql;4,返回执行结果。在这个执行过程中最花时间在什么地方呢?第一,是排队等待的时间,第二,sql的执行时间。其实这二个是一回事,等待的同时,肯定有sql在执行。所以我们要缩短sql的执行时间。
mysql中有一种机制是表锁定和行锁定,为什么要出现这种机制,是为了保证数据的完整性,我举个例子来说吧,如果有二个sql都要修改同一张表的同一条数据,这个时候怎么办呢,是不是二个sql都可以同时修改这条数据呢?很显然mysql对这种情况的处理是,一种是表锁定(myisam存储引擎),一个是行锁定(innodb存储引擎)。表锁定表示你们都不能对这张表进行操作,必须等我对表操作完才行。行锁定也一样,别的sql必须等我对这条数据操作完了,才能对这条数据进行操作。如果数据太多,一次执行的时间太长,等待的时间就越长,这也是我们为什么要分表的原因。
二,分表
1,做mysql集群,例如:利用mysql cluster ,mysql proxy,mysql replication,drdb等等
有人会问mysql集群,根分表有什么关系吗?虽然它不是实际意义上的分表,但是它启到了分表的作用,做集群的意义是什么呢?为一个数据库减轻负担,说白了就是减少sql排队队列中的sql的数量,举个例子:有10个sql请求,如果放在一个数据库服务器的排队队列中,他要等很长时间,如果把这10个sql请求,分配到5个数据库服务器的排队队列中,一个数据库服务器的队列中只有2个,这样等待时间是不是大大的缩短了呢?这已经很明显了。所以我把它列到了分表的范围以内,我做过一些mysql的集群:
linux mysql proxy 的安装,配置,以及读写分离
mysql replication 互为主从的安装及配置,以及数据同步
优点:扩展性好,没有多个分表后的复杂操作(php代码)
缺点:单个表的数据量还是没有变,一次操作所花的时间还是那么多,硬件开销大。
2,预先估计会出现大数据量并且访问频繁的表,将其分为若干个表
这种预估大差不差的,论坛里面发表帖子的表,时间长了这张表肯定很大,几十万,几百万都有可能。 聊天室里面信息表,几十个人在一起一聊一个晚上,时间长了,这张表的数据肯定很大。像这样的情况很多。所以这种能预估出来的大数据量表,我们就事先分出个N个表,这个N是多少,根据实际情况而定。以聊天信息表为例:
我事先建100个这样的表,message_00,message_01,message_02..........message_98,message_99.然后根据用户的ID来判断这个用户的聊天信息放到哪张表里面,你可以用hash的方式来获得,可以用求余的方式来获得,方法很多,各人想各人的吧。下面用hash的方法来获得表名
说明一下,上面的这个方法,告诉我们user18991这个用户的消息都记录在message_10这张表里,user34523这个用户的消息都记录在message_13这张表里,读取的时候,只要从各自的表中读取就行了。
优点:避免一张表出现几百万条数据,缩短了一条sql的执行时间
缺点:当一种规则确定时,打破这条规则会很麻烦,上面的例子中我用的hash算法是crc32,如果我现在不想用这个算法了,改用md5后,会使同一个用户的消息被存储到不同的表中,这样数据乱套了。扩展性很差。
3,利用merge存储引擎来实现分表
我觉得这种方法比较适合,那些没有事先考虑,而已经出现了得,数据查询慢的情况。这个时候如果要把已有的大数据量表分开比较痛苦,最痛苦的事就是改代码,因为程序里面的sql语句已经写好了,现在一张表要分成几十张表,甚至上百张表,这样sql语句是不是要重写呢?举个例子,我很喜欢举子
mysql>show engines;的时候你会发现mrg_myisam其实就是merge。
从上面的操作中,我不知道你有没有发现点什么?假如我有一张用户表user,有50W条数据,现在要拆成二张表user1和user2,每张表25W条数据,
INSERT INTO user1(user1.id,user1.name,user1.sex)SELECT (user.id,user.name,user.sex)FROM user where user.id <= 250000
INSERT INTO user2(user2.id,user2.name,user2.sex)SELECT (user.id,user.name,user.sex)FROM user where user.id > 250000
这样我就成功的将一张user表,分成了二个表,这个时候有一个问题,代码中的sql语句怎么办,以前是一张表,现在变成二张表了,代码改动很大,这样给程序员带来了很大的工作量,有没有好的办法解决这一点呢?办法是把以前的user表备份一下,然后删除掉,上面的操作中我建立了一个alluser表,只把这个alluser表的表名改成user就行了。但是,不是所有的mysql操作都能用的
a,如果你使用 alter table 来把 merge 表变为其它表类型,到底层表的映射就被丢失了。取而代之的,来自底层 myisam 表的行被复制到已更换的表中,该表随后被指定新类型。
b,网上看到一些说replace不起作用,我试了一下可以起作用的。晕一个先
c,一个 merge 表不能在整个表上维持 unique 约束。当你执行一个 insert,数据进入第一个或者最后一个 myisam 表(取决于 insert_method 选项的值)。mysql 确保唯一键值在那个 myisam 表里保持唯一,但不是跨集合里所有的表。
d,当你创建一个 merge 表之时,没有检查去确保底层表的存在以及有相同的机构。当 merge 表被使用之时,mysql 检查每个被映射的表的记录长度是否相等,但这并不十分可靠。如果你从不相似的 myisam 表创建一个 merge 表,你非常有可能撞见奇怪的问题。
好困睡觉了,c和d在网上看到的,没有测试,大家试一下吧。
优点:扩展性好,并且程序代码改动的不是很大
缺点:这种方法的效果比第二种要差一点
三,总结一下
上面提到的三种方法,我实际做过二种,第一种和第二种。第三种没有做过,所以说的细一点。哈哈。做什么事都有一个度,超过个度就过变得很差,不能一味的做数据库服务器集群,硬件是要花钱买的,也不要一味的分表,分出来1000表,mysql的存储归根到底还以文件的形势存在硬盘上面,一张表对应三个文件,1000个分表就是对应3000个文件,这样检索起来也会变的很慢。我的建议是
方法1和方法2结合的方式来进行分表
方法1和方法3结合的方式来进行分表
我的二个建议适合不同的情况,根据个人情况而定,我觉得会有很多人选择方法1和方法3结合的方式
转载地址:http://blog.51yip.com/mysql/949.html
当一张的数据达到几百万时,你查询一次所花的时间会变多,如果有联合查询的话,我想有可能会死在那儿了。分表的目的就在于此,减小数据库的负担,缩短查询时间。
根据个人经验,mysql执行一个sql的过程如下:
1,接收到sql;2,把sql放到排队队列中 ;3,执行sql;4,返回执行结果。在这个执行过程中最花时间在什么地方呢?第一,是排队等待的时间,第二,sql的执行时间。其实这二个是一回事,等待的同时,肯定有sql在执行。所以我们要缩短sql的执行时间。
mysql中有一种机制是表锁定和行锁定,为什么要出现这种机制,是为了保证数据的完整性,我举个例子来说吧,如果有二个sql都要修改同一张表的同一条数据,这个时候怎么办呢,是不是二个sql都可以同时修改这条数据呢?很显然mysql对这种情况的处理是,一种是表锁定(myisam存储引擎),一个是行锁定(innodb存储引擎)。表锁定表示你们都不能对这张表进行操作,必须等我对表操作完才行。行锁定也一样,别的sql必须等我对这条数据操作完了,才能对这条数据进行操作。如果数据太多,一次执行的时间太长,等待的时间就越长,这也是我们为什么要分表的原因。
二,分表
1,做mysql集群,例如:利用mysql cluster ,mysql proxy,mysql replication,drdb等等
有人会问mysql集群,根分表有什么关系吗?虽然它不是实际意义上的分表,但是它启到了分表的作用,做集群的意义是什么呢?为一个数据库减轻负担,说白了就是减少sql排队队列中的sql的数量,举个例子:有10个sql请求,如果放在一个数据库服务器的排队队列中,他要等很长时间,如果把这10个sql请求,分配到5个数据库服务器的排队队列中,一个数据库服务器的队列中只有2个,这样等待时间是不是大大的缩短了呢?这已经很明显了。所以我把它列到了分表的范围以内,我做过一些mysql的集群:
linux mysql proxy 的安装,配置,以及读写分离
mysql replication 互为主从的安装及配置,以及数据同步
优点:扩展性好,没有多个分表后的复杂操作(php代码)
缺点:单个表的数据量还是没有变,一次操作所花的时间还是那么多,硬件开销大。
2,预先估计会出现大数据量并且访问频繁的表,将其分为若干个表
这种预估大差不差的,论坛里面发表帖子的表,时间长了这张表肯定很大,几十万,几百万都有可能。 聊天室里面信息表,几十个人在一起一聊一个晚上,时间长了,这张表的数据肯定很大。像这样的情况很多。所以这种能预估出来的大数据量表,我们就事先分出个N个表,这个N是多少,根据实际情况而定。以聊天信息表为例:
我事先建100个这样的表,message_00,message_01,message_02..........message_98,message_99.然后根据用户的ID来判断这个用户的聊天信息放到哪张表里面,你可以用hash的方式来获得,可以用求余的方式来获得,方法很多,各人想各人的吧。下面用hash的方法来获得表名
<?php function get_hash_table($table,$userid) { $str = crc32($userid); if($str<0){ $hash = "0".substr(abs($str), 0, 1); }else{ $hash = substr($str, 0, 2); } return $table."_".$hash; } echo get_hash_table('message','user18991'); //结果为message_10 echo get_hash_table('message','user34523'); //结果为message_13 ?>
说明一下,上面的这个方法,告诉我们user18991这个用户的消息都记录在message_10这张表里,user34523这个用户的消息都记录在message_13这张表里,读取的时候,只要从各自的表中读取就行了。
优点:避免一张表出现几百万条数据,缩短了一条sql的执行时间
缺点:当一种规则确定时,打破这条规则会很麻烦,上面的例子中我用的hash算法是crc32,如果我现在不想用这个算法了,改用md5后,会使同一个用户的消息被存储到不同的表中,这样数据乱套了。扩展性很差。
3,利用merge存储引擎来实现分表
我觉得这种方法比较适合,那些没有事先考虑,而已经出现了得,数据查询慢的情况。这个时候如果要把已有的大数据量表分开比较痛苦,最痛苦的事就是改代码,因为程序里面的sql语句已经写好了,现在一张表要分成几十张表,甚至上百张表,这样sql语句是不是要重写呢?举个例子,我很喜欢举子
mysql>show engines;的时候你会发现mrg_myisam其实就是merge。
mysql> CREATE TABLE IF NOT EXISTS `user1` ( -> `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT, -> `name` varchar(50) DEFAULT NULL, -> `sex` int(1) NOT NULL DEFAULT '0', -> PRIMARY KEY (`id`) -> ) ENGINE=MyISAM DEFAULT CHARSET=utf8 AUTO_INCREMENT=1 ; Query OK, 0 rows affected (0.05 sec) mysql> CREATE TABLE IF NOT EXISTS `user2` ( -> `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT, -> `name` varchar(50) DEFAULT NULL, -> `sex` int(1) NOT NULL DEFAULT '0', -> PRIMARY KEY (`id`) -> ) ENGINE=MyISAM DEFAULT CHARSET=utf8 AUTO_INCREMENT=1 ; Query OK, 0 rows affected (0.01 sec) mysql> INSERT INTO `user1` (`name`, `sex`) VALUES('张映', 0); Query OK, 1 row affected (0.00 sec) mysql> INSERT INTO `user2` (`name`, `sex`) VALUES('tank', 1); Query OK, 1 row affected (0.00 sec) mysql> CREATE TABLE IF NOT EXISTS `alluser` ( -> `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT, -> `name` varchar(50) DEFAULT NULL, -> `sex` int(1) NOT NULL DEFAULT '0', -> INDEX(id) -> ) TYPE=MERGE UNION=(user1,user2) INSERT_METHOD=LAST AUTO_INCREMENT=1 ; Query OK, 0 rows affected, 1 warning (0.00 sec) mysql> select id,name,sex from alluser; +----+--------+-----+ | id | name | sex | +----+--------+-----+ | 1 | 张映 | 0 | | 1 | tank | 1 | +----+--------+-----+ 2 rows in set (0.00 sec) mysql> INSERT INTO `alluser` (`name`, `sex`) VALUES('tank2', 0); Query OK, 1 row affected (0.00 sec) mysql> select id,name,sex from user2 -> ; +----+-------+-----+ | id | name | sex | +----+-------+-----+ | 1 | tank | 1 | | 2 | tank2 | 0 | +----+-------+-----+ 2 rows in set (0.00 sec)
从上面的操作中,我不知道你有没有发现点什么?假如我有一张用户表user,有50W条数据,现在要拆成二张表user1和user2,每张表25W条数据,
INSERT INTO user1(user1.id,user1.name,user1.sex)SELECT (user.id,user.name,user.sex)FROM user where user.id <= 250000
INSERT INTO user2(user2.id,user2.name,user2.sex)SELECT (user.id,user.name,user.sex)FROM user where user.id > 250000
这样我就成功的将一张user表,分成了二个表,这个时候有一个问题,代码中的sql语句怎么办,以前是一张表,现在变成二张表了,代码改动很大,这样给程序员带来了很大的工作量,有没有好的办法解决这一点呢?办法是把以前的user表备份一下,然后删除掉,上面的操作中我建立了一个alluser表,只把这个alluser表的表名改成user就行了。但是,不是所有的mysql操作都能用的
a,如果你使用 alter table 来把 merge 表变为其它表类型,到底层表的映射就被丢失了。取而代之的,来自底层 myisam 表的行被复制到已更换的表中,该表随后被指定新类型。
b,网上看到一些说replace不起作用,我试了一下可以起作用的。晕一个先
mysql> UPDATE alluser SET sex=REPLACE(sex, 0, 1) where id=2; Query OK, 1 row affected (0.00 sec) Rows matched: 1 Changed: 1 Warnings: 0 mysql> select * from alluser; +----+--------+-----+ | id | name | sex | +----+--------+-----+ | 1 | 张映 | 0 | | 1 | tank | 1 | | 2 | tank2 | 1 | +----+--------+-----+ 3 rows in set (0.00 sec)
c,一个 merge 表不能在整个表上维持 unique 约束。当你执行一个 insert,数据进入第一个或者最后一个 myisam 表(取决于 insert_method 选项的值)。mysql 确保唯一键值在那个 myisam 表里保持唯一,但不是跨集合里所有的表。
d,当你创建一个 merge 表之时,没有检查去确保底层表的存在以及有相同的机构。当 merge 表被使用之时,mysql 检查每个被映射的表的记录长度是否相等,但这并不十分可靠。如果你从不相似的 myisam 表创建一个 merge 表,你非常有可能撞见奇怪的问题。
好困睡觉了,c和d在网上看到的,没有测试,大家试一下吧。
优点:扩展性好,并且程序代码改动的不是很大
缺点:这种方法的效果比第二种要差一点
三,总结一下
上面提到的三种方法,我实际做过二种,第一种和第二种。第三种没有做过,所以说的细一点。哈哈。做什么事都有一个度,超过个度就过变得很差,不能一味的做数据库服务器集群,硬件是要花钱买的,也不要一味的分表,分出来1000表,mysql的存储归根到底还以文件的形势存在硬盘上面,一张表对应三个文件,1000个分表就是对应3000个文件,这样检索起来也会变的很慢。我的建议是
方法1和方法2结合的方式来进行分表
方法1和方法3结合的方式来进行分表
我的二个建议适合不同的情况,根据个人情况而定,我觉得会有很多人选择方法1和方法3结合的方式
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计算机视觉微调 PyTorch 版
内容概要:本文深入研究了光储系统在弱电网环境下虚拟同步发电机(VSG)的稳定性问题。文章首先介绍了弱电网特性带来的挑战,如频率耦合导致的稳定性复杂化,并提出基于谐波状态空间(HSS)理论的多时间尺度VSG模型。通过构建8阶状态空间模型,作者详细分析了功率环、电压环和电流动态,并利用归一化参数灵敏度分析揭示了关键控制参数(如虚拟惯量J、虚拟阻尼Dp等)对系统稳定性的影响。此外,文中提供了详细的Python代码实现HSS建模、稳定性分析和参数灵敏度分析,最终在Matlab/Simulink平台上验证了模型的精确度。; 适用人群:电气工程领域的研究人员、研究生以及从事新能源发电系统设计和控制的工程师。; 使用场景及目标:①理解弱电网条件下光储-VSG系统的稳定性问题;②掌握基于HSS理论的建模方法;③学会通过特征值分析和参数灵敏度分析优化控制系统参数;④验证所提方法的有效性并应用于实际工程设计。; 其他说明:本文不仅提供了理论分析,还给出了详细的代码实现,便于读者复现实验结果。建议读者在学习过程中结合代码进行实践,并根据具体应用场景调整系统参数。此外,文中提出的模型和方法还可以进一步扩展到其他类型的电力电子系统中。
内容概要:本文详细介绍了利用MATLAB和CPLEX求解器实现的电热综合能源市场双层出清模型。该模型分为上下两层,上层旨在最大化能源集线器的收益,下层则致力于最小化电力和热力市场的生产和出清成本。文中不仅提供了详细的代码示例,还解释了各个模块的功能及其背后的理论依据,如MPEC(数学规划与均衡约束)、KKT条件的应用等。此外,文章强调了代码的模块化设计和良好的注释,使得新手能够轻松理解和修改代码。最终,通过与参考文献的对比,证明了模型的有效性和准确性。 适用人群:适用于对综合能源系统优化感兴趣的初学者和有一定经验的研究人员。 使用场景及目标:①帮助研究人员理解电热综合能源市场的运作机制;②为开发更复杂的能源市场模型提供基础;③通过实际案例和数据验证模型的正确性和实用性。 其他说明:文章还提到了一些高级应用和技术细节,如储能参数调整对市场策略的影响、极端天气条件下不同能源设备的表现差异等。
内容概要:本文详细介绍了霓虹灯广告屏PLC控制系统的完整设计与实现。系统由8根灯管和24只流水灯组成,能够实现灯管顺序点亮/熄灭(正序、反序)和流水灯组间隔点亮并移动的效果。设计涵盖了I/O分配、接线图设计、梯形图编程以及仿真调试。文章还提供了基于Python的代码模拟,通过多线程技术实现了灯管和流水灯的控制逻辑,展示了系统启动、停止、模式设置等功能。此外,文中给出了实际PLC编程的伪代码,强调了梯形图编程的关键步骤。 适合人群:具有一定电气工程或自动化控制基础的技术人员,特别是对PLC编程和霓虹灯控制系统感兴趣的工程师或学生。 使用场景及目标:①了解霓虹灯广告屏PLC控制系统的具体设计与实现;②掌握PLC编程的基本方法,包括梯形图编程和定时器、计数器的应用;③学习如何使用Python模拟PLC控制逻辑,帮助理解和测试控制系统的运行机制。 阅读建议:本文不仅提供了详细的理论设计,还包括具体的代码实现,建议读者在阅读过程中结合代码进行实践,理解每个控制逻辑的具体实现方式,并尝试修改参数或增加新功能来加深理解。
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内容概要:本文档主要介绍了WebUI可视化的技术基础准备,涵盖HTML/CSS基础语法、JavaScript核心功能以及前后端交互原理。HTML部分讲解了文档的基本结构和常用标签,CSS部分则阐述了基础语法及其三种应用方式,JavaScript部分着重于基础概念和DOM操作。此外,文档还介绍了Python与前端的交互流程,以Flask框架为例展示了前后端通信的具体实现。最后,通过实操任务和个人简介页面、简单计算器的制作来巩固所学知识,并提供了常见错误排查的方法和学习进度自测题目。 适合人群:对Web开发感兴趣的初学者或有一定编程基础但缺乏Web开发经验的学习者。 使用场景及目标:①帮助读者掌握HTML/CSS/JavaScript的基础知识,能够独立创建简单的Web页面;②理解前后端交互机制,学会使用Flask搭建简单的后端服务并与前端进行数据交互;③通过实操练习提高实际动手能力,解决常见的开发问题。 其他说明:文档不仅提供了理论知识,还包含大量实例代码和实操任务,建议读者跟随文档逐步实践,遇到问题时可以参考常见错误排查部分,确保学习效果。同时,学习进度自测题目可以帮助读者检验自己的掌握程度,以便及时调整学习计划。
内容概要:本文详细介绍了如何使用Matlab/Simulink搭建七自由度车辆模型并加入主动悬架控制系统。七自由度车辆模型涵盖了车身在垂直、俯仰、侧倾方向的运动以及四个车轮的垂直运动。文中解释了模型的基础构成、主动悬架的作用机制、参数调整方法以及具体的实现步骤。此外,还提供了关于路面不平度信号生成、模型搭建、参数设置、主动控制算法(如PID和LQR)、仿真运行和结果可视化的具体指导。通过这种方式,研究人员可以更好地理解和优化车辆在复杂路况下的动态响应。 适合人群:汽车工程领域的研究人员和技术人员,特别是那些希望深入了解车辆动力学和主动悬架控制系统的专业人士。 使用场景及目标:适用于车辆动力学研究、新车型研发、底盘控制策略验证等场景。目标是提高车辆行驶的稳定性和乘坐舒适性,同时为车辆设计和性能优化提供支持。 其他说明:文中提到的模型在Matlab 2016a及以上版本中效果最佳,且强调了参数调整和仿真的重要性。通过实际案例展示了如何应对常见的仿真挑战,如代数环问题和数值不稳定情况。
项目资源包含:可运行源码+sql文件+; python3.8+django+mysql5.7+html+jieba+lxml+selenium 适用人群:学习不同技术领域的小白或进阶学习者;可作为课程设计、大作业、工程实训或初期项目立项。 第一步:创建数据库,数据库名:split_drug 第二步:执行SQL语句,打开split_drug.sql文件,运行该文件中的SQL语句 第三步:源码文件为split_drug.zip,修改源代码中的settings.py文件,改成自己的mysql数据库用户名和密码 第四步:运行命令:python manage.py runserver 第五步:打开浏览器查看http://127.0.0.1:8000
内容概要:本文详细介绍了如何在MATLAB中安装和使用超效率SBM-DEA模型工具箱,涵盖从安装步骤、基础代码示例到高级应用技巧。主要内容包括:安装工具箱的具体步骤,确保安装Optimization Toolbox;处理期望产出与非期望产出的超效率SBM模型的基础代码及其参数配置;Malmquist指数分解的操作方法,用于分析技术效率和技术进步的变化。文中还提供了多个实际操作案例,如处理30家工厂的数据以及跨期效率变化分析。此外,针对常见的错误和注意事项进行了提示,如数据预处理、维度匹配和内存管理等。 适合人群:从事数据分析、经济研究、效率评估等领域,具有一定MATLAB基础的研究人员和工程师。 使用场景及目标:适用于需要进行效率分析、技术进步评估、政策效果评价等场景。目标是帮助用户快速掌握超效率SBM-DEA模型的应用,提高数据分析的准确性和可靠性。 其他说明:建议初学者先使用工具箱提供的示例数据练习,熟悉后再应用于实际项目。对于复杂数据集,建议进行充分的数据预处理,以避免模型计算错误。
内容概要:本文详细介绍了对传统灰狼优化算法(GWO)进行改进的方法及其在MATLAB中的实现。主要改进集中在两个方面:一是引入动态权重的位置更新策略,使头狼(α、β、δ)的影响力随迭代次数变化,从而更好地模拟自然界的狼群行为;二是采用非线性控制参数策略,如指数衰减、余弦变化和正弦扰动,以提高算法的探索能力和防止早熟收敛。此外,文中提供了完整的改进版伪代码和测试案例,展示了改进后的算法在多个基准函数上的优越性能。 适合人群:对群体智能算法感兴趣的科研人员、研究生以及从事优化算法研究的专业人士。 使用场景及目标:适用于解决复杂的多维优化问题,特别是在需要高效探索和精确收敛的应用场景中,如工程设计、机器学习模型训练等。目标是通过改进算法提高求解效率和准确性。 其他说明:文中提到的具体参数设置(如正弦扰动项的幅度)可以根据不同问题进行微调,以获得最佳效果。同时,作者强调了算法改进如同烹饪,需要掌握好‘火候’,即参数选择和调整的分寸感。
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内容概要:本文详细介绍了利用MATLAB实现电动汽车多目标优化调度策略,旨在通过智能充放电管理实现电网的削峰填谷。具体来说,该策略将经济成本、峰谷差和负荷波动三个目标融合为一个综合优化目标,并通过严格的约束条件确保电池安全运行。文中展示了如何使用YALMIP和CPLEX求解器对大规模电动汽车群进行快速有效的调度,最终显著改善了电网负荷曲线并降低了电池损耗成本。 适合人群:从事电力系统优化、电动汽车调度研究的专业人士,以及对智能电网感兴趣的科研人员和技术开发者。 使用场景及目标:适用于需要优化电网负荷曲线、减少峰谷差、稳定负荷波动的实际应用场景。主要目标是在不影响用户体验的前提下,最大化电网效率和经济效益。 其他说明:文中提供了详细的代码片段和参数选择依据,帮助读者理解和复现实验结果。此外,还讨论了一些调参技巧和潜在改进方向,如引入光伏预测等。