20224228 2023-2024-2 《Python程序设计》实验二实验报告

20224228李世浩 2024-04-02 21:00:05

课程:《Python程序设计》
班级: 2242
姓名: 李世浩
学号:20224228
实验教师:王志强
实验日期:2024年3月26日
必修/选修:专选课

1.实验内容

设计并完成一个完整的应用程序,完成加减乘除模等运算。

2. 实验过程及结果

首先我们先是根据老师的步骤创建File,引用math库的运算符号,定义运算规则,如加减乘除等。

(3)运行并调试程序

尝试运行程序,预览界面效果,排查语法错误,完善计算器功能。

然后将代码上传到给gitee中

 3. 实验过程中遇到的问题和解决过程

问题1:实验中将代码无法上传到gitee上

问题1解决方案:点击master,再点击推送,刷新gitee。

其它

心得体会:虽然跟随老师的学习能够解决课堂上的问题,但是有些问题需要我们学生自己要在课后自己去钻研,去学习以便应对突发情况,这样也能提升自己的python水平。

 

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内容概要:本文围绕“能量-物流耦合+港口综合能源优化”展开研究,提出基于混合整数线性规划(MILP)的优化模型,并利用Matlab实现港口综合能源系统的协同调度与资源配置。研究充分考虑电、热、冷等多种能源形式与货物运输物流之间的耦合关系,通过构建数学模型优化能源的供给、转换、存储及物流调度全过程,旨在降低系统运行成本、提升能源利用效率并增强系统可靠性与韧性。文中详细阐述了模型的构建过程、关键约束条件的设定、目标函数的设计以及求解流程,并通过具体算例进行仿真验证,展示了所提方法在实际应用中的有效性与优越性。; 适合人群:具备一定电力系统、能源管理、运筹优化或交通运输背景,从事相关领域科研或工程应用的研究生、科研人员及技术人员。; 使用场景及目标:①应用于港口、临港工业区、物流园区等多能耦合与物流密集型场景的综合能源系统规划设计;②实现能源系统与物流作业的协同优化调度,提升整体运营的经济性、低碳性与抗干扰能力;③为相关领域的研究者提供完整的Matlab代码实现范例,支持模型复现、性能测试与进一步的功能拓展。; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码与模型框架,配合实际案例数据进行仿真调试,深入理解能量流与物流的耦合机制及MILP优化求解过程,可进一步结合YALMIP工具箱或CPLEX求解器进行模型改进与算法创新。
内容概要:本文提出了一种基于元胞邻域遗传与随机重启爬山混合算法(GA-RRHC)求解高柔性柔性作业车间调度问题的方法,旨在应对现代制造系统中工序灵活、资源多选、任务复杂的调度挑战。该方法融合遗传算法的全局搜索能力与随机重启爬山算法的局部精细化优化能力,引入元胞邻域结构以增强个体之间的局部交互与信息共享,从而有效提升算法的收敛速度和解的质量。研究详细阐述了问题的数学建模过程、算法的整体框架设计、关键操作算子(如编码方式、交叉变异、邻域搜索策略)的实现机制以及参数设置方案,并通过大量仿真实验验证了所提算法在降低最大完工时间(makespan)、提高资源利用率和调度鲁棒性方面的优越性能。; 适合人群:具备运筹学、智能制造、工业工程或自动化等相关背景,从事生产调度优化、智能算法研究与应用的研究生、科研人员及企业研发工程师。; 使用场景及目标:①应用于高柔性制造系统、定制化生产车间的复杂调度优化;②为智能优化算法在工业场景中的融合创新提供技术范例;③支持对混合元启发式算法的协同机制、邻域结构设计及算法性能改进的深入研究。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行算法复现与实验验证,重点关注元胞结构的构建逻辑与两种算法的协同策略,可通过调整参数和测试不同规模算例来分析算法敏感性,进一步可尝试将其拓展至动态调度、多目标优化或实际产线集成应用。

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