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爱吃橘子的橘子君 2019-12-15 08:32:47
这个第六题哪位大佬会呀
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还有以部分呢,这部门我会了,就是10x10的那个二维数组不会-_-||
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int[] nums = new int[50];
        for (int i = 0; i < 50; i++) {
            nums[i] = 1+2*i;
        }
        for (int i = 0; i < 50; i++) {
            System.out.print(nums[i]);
            if ((i+1) % 10 == 0) {
                System.out.println();
            }else {
                System.out.print("\t");
            }
        }
云声风语 2019-12-16
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刚刚学到数组,感觉不是很难,一会试试。
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不好意思没有看到,5楼的代码没问题,可以的
qq_39936465 2019-12-16
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引用 4 楼 weixin_45767691 的回复:
还有以部分呢,这部门我会了,就是10x10的那个二维数组不会-_-||

char[][] y=new char[10][10];
		for(int i=0;i<10;i++) {
			for(int j=0;j<10;j++) {
				if(i==j||i==(9-j)) {
					y[i][j]='*';
				}else {
					y[i][j]='#';
				}
			}
		}
		for(int i=0;i<10;i++) {
			for(int j=0;j<10;j++) {
				System.out.print(y[i][j]);
			}
			System.out.println();
		}
	}

【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中提出的多元宇宙算法(Multi-Verse Optimizer, MVO)用于求解电力系统中的多目标优化调度问题,采用Matlab进行代码实现。该算法受宇宙中黑洞、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。文中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中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中的建模方法、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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