c# 怎么在子类中调用父类的方法并在内部调用已重写的子类方法呢?

真龙猫 2016-08-09 09:53:32
internal class ST
{
internal void optimize(int m,int n,int f)
{
int om, on;
for (int i = m; i <= m + f; ++i)
{
for (int j = n; j <= n + f; ++i)
{
on = j;
run();
}
om = i;
}
}
internal virtual void run()
{ }
}
internal class STA:ST
{
internal override void run(float a,float b,int m=16,int n=35)
{

}
}
---------------------------------
STA sta=new STA;
sta.optimize(10,10,20);//这个要怎么写才能实现optimize()方法内部调用子类中带参数的run()方法呢?
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巴士上的邂逅 2016-08-09
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这样不行吧,可以尝试这样:
internal class ST
{
    internal void optimize(int m, int n, int f, Delegate dele, params object[] parameters)
    {
        int om, on;
        for (int i = m; i <= m + f; ++i)
        {
            for (int j = n; j <= n + f; ++i)
            {
                on = j;
                dele.Method.Invoke(this, parameters);//run();
            }
            om = i;
        }
    }
}
internal class STA : ST
{
    internal void run(float a, float b, int m = 16, int n = 35)
    {

    }
}
STA sta = new STA();
sta.optimize(10, 10, 20, new Action<float, float, int, int>(sta.run), 1, 2, 3, 4);
【期刊论文复现】多元宇宙算法求解电力系统多目标优化问题(Matlab实现)内容概要:本文复现了期刊论文提出的多元宇宙算法(Multi-Verse Optimizer, MVO)用于求解电力系统的多目标优化调度问题,采用Matlab进行代码实现。该算法受宇宙黑洞、白洞和虫洞等天文现象启发,通过数学建模模拟多目标搜索过程,具有较强的全局寻优能力和收敛性能。文将其应用于典型的电力系统经济调度场景,如考虑燃料成本、排放量等多个优化目标的微电网或多能源系统调度问题,通过构建合理的数学模型和约束条件,实现对多个冲突目标的协同优化。同时,文章提供了完整的代码框架与仿真结果,便于读者理解和复现。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法基础知识的研究生、科研人员及从事电力系统优化调度工作的工程师。; 使用场景及目标:①学习和掌握新型智能优化算法——多元宇宙算法的基本原理与实现方法;②将其应用于电力系统经济调度、微电网优化、多目标决策等领域的模型求解;③为科研工作提供可复现的代码参考和技术支持。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐行理解算法实现细节,重点关注目标函数建模、约束处理及MVO算法核心迭代逻辑,并尝试在不同测试系统进行参数调优与性能对比,以深入掌握其应用技巧。
内容概要:本文针对计及光伏波动性的主动配电网有功无功协调优化问题,提出一种基于多目标粒子群优化算法(MOPSO)的协同优化方案,并通过Matlab代码实现仿真验证。研究充分考虑光伏发电的随机性与间歇性特征,构建了一个综合有功功率调节、无功功率补偿、电压质量提升及网络损耗最小化的多目标优化模型,旨在提升高渗透率光伏接入下主动配电网的运行稳定性与经济性。通过优化算法求解实现有功与无功资源的协调调度,有效缓解因光伏出力波动引起的电压越限与潮流分布不均等问题,增强了系统的调节能力与鲁棒性。; 适合人群:具备电力系统分析基础和Matlab编程能力的科研人员,以及电气工程、自动化等相关专业的研究生和高年级本科生。; 使用场景及目标:①用于研究高比例可再生能源接入背景下主动配电网的优化运行策略;②为电力系统仿真教学与科研提供可复现的算法模型与代码实例,目标是掌握多目标智能优化算法在电力系统优化调度的建模方法、实现流程及其工程应用价值。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注目标函数的设计、约束条件的处理方式以及粒子群算法的改进策略,同时可通过调整参数设置、测试不同场景以深入理解优化机制与系统响应特性。

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