bate冲刺+事后诸葛亮评分公布

助教林泽源 助教 2024-12-31 08:54:41

作业地址:团队作业—bate冲刺+事后诸葛亮

作业提交规则🚩

  • 博客以班级作业页面的提交时间为准;需要提交的代码以CodeArts的提交时间为准;
  • 在deadline前交,分数为实际得分 ;
  • 补交:在deadline 后两天内提交视为补交,分数为实际得分 * 50%;写了但是忘记提交作业和补交扣分一致
  • 缺交:在deadline 之后两天未补交视为博客缺交,分数为0分;

作业计分规则:

每次作业的基准分满分为100分,各次作业会以特定比例换算到学期成绩。比如:

  • 某次作业,满分100分,以权重25%换算到学期总成绩:
  • 小李此次作业得分85分,作业在deadline前提交,那么他本次作业会以85*100%25% = 21.25换算到总成绩中>
  • 小张此次作业得分85分,并是在deadline后的两天内补交,那么他本次作业会以8550%*25% = 10.625换算到总成绩中
  • 小王在作业deadline两天后还未补交,作业提交已经关闭,此次作业得0分

其他规则

  • 作业抄袭:当助教发现两篇博客文字/图片/代码过分相似时,判定两篇博客都为抄袭,该次作业不得分,并倒扣该次作业占总成绩比重的分数;
  • 伪造提交:虽然作业博客没有完成,但是先提交到作业占位置,判定为伪造提交,分数得0分;
  • 微信班级群如果发布相关通知也是作业要求一部分,请及时查看群通知;
  • 若需要在课程群填写相关信息,未能在deadline之前完成填写的,扣实际得分的50%;
  • 如对作业存在疑问,请在deadline之前三天在班级群提出;
  • 若助教对作业要求有修改,会在群内公告,请务必查看并按新的要求完善作业;

评分细则🚩

  • (60')【覆盖课程目标4】
    • alpha阶段问题总结(事后诸葛亮)
      (5') 设计/实现;测试/发布相关的问题
    • (10') 代码规范
    • (30') 7篇冲刺随笔
    • (10') 用户使用调查报告
    • beta冲刺总结
      (5') 项目预期计划、完成度相关的问题
  • (20')【覆盖课程目标6】
    • alpha阶段问题总结(事后诸葛亮)
      (5') 变更管理;团队的角色,管理,合作相关的问题
    • (10') 换组交接博客
    • beta冲刺总结
      (5') 过程体会、组员分工协作相关的问题
  • (20’)【覆盖课程目标7】
    • alpha阶段问题总结(事后诸葛亮)
      (5') 设想和目标;计划相关的问题
    • (5') 凡事预则立
    • beta冲刺总结
      (10') 计划完成情况、项目运行链接及截图展示等相关的问题
  1. 这次作业得分 = 答辩ppt得分 * 20% + 博客得分 * 80%

模块得分和总成绩

队伍名称测试/发布相关的问题(5)设想和目标(5)项目预期计划、完成度(5)随笔一到三(15)随笔四到七(15)用户使用调查报告(10)变更管理(5)换组交接博客(10)过程体会、组员分工(5)代码规范(10)凡事预则立(5)计划完成情况、项目运行链接及截图展示(10)博客总分答辩ppt总分(100)最终得分备注
又出bug了对不队545151485959510949594.2
食全食美队44515148585859909390.6
轻氧七号54513148584858878987.4
能跑就行队44513148585858879187.8
码农生产队545151485859510938791.8
卷不动队54514148595959929692.8
海绵宝宝你说写代码不如去蟹堡王打工对不队54514159585959939092.4
丰农汇55515148585959939092.4
fulifuli54514157595959929091.6
风云预报队445131385948510888652.4博客迟交,博客分减半
...全文
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内容概要:本文围绕基于分布鲁棒优化的风电不确定性机组组合问题展开研究,提出了一种能够有效应对风电出力不确定性的数学模型与求解方法。通过构建分布鲁棒优化模型,充分考虑风电预测误差的概率分布特征及其不确定性集合的数学表达,在保障电力系统安全运行的前提下,优化发电机组的启停计划与出力分配,从而提升调度方案的经济性与鲁棒性。文中系统阐述了模型的理论基础、不确定性集合的构造方式、目标函数与约束条件的设计,并结合Matlab代码实现了算法仿真与案例验证,展示了该方法在不同场景下的适应能力与性能优势。; 适合人群:具备电力系统分析、优化理论基础及Matlab编程能力,从事新能源并网调度、电力系统运行优化、能源系统建模等方向的研究人员、高校研究生以及相关领域的工程技术开发者。; 使用场景及目标:①应用于高比例可再生能源接入背景下的电力系统机组组合决策,增强调度方案对风电波动的抵御能力;②为电力市场环境中的发电计划编制与日前调度提供科学依据和技术支持;③作为分布鲁棒优化理论在能源系统不确定性建模中应用的教学与科研案例,推动相关算法的推广与改进。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解模型构建与求解流程,重点关注不确定性集的设定逻辑、鲁棒性参数的选择以及算法实现细节,可进一步拓展至多能源耦合系统或多时间尺度调度场景的研究。
内容概要:本文提出了一种结合蒙特卡洛模拟与拉格朗日松弛法的分散式优化方法,用于解决电动汽车充电站在分时电价机制下的有序充电调度问题。通过蒙特卡洛方法模拟电动汽车充电行为的随机性,生成多场景充电负荷数据,并构建以降低电网负荷波动和用户充电成本为目标的优化模型。采用拉格朗日松弛法对问题进行解耦,实现各电动汽车在保护用户隐私的前提下自主参与调度决策,有效提升了计算效率与实际应用可行性。仿真实验验证了该方法在削峰填谷、减少用户电费支出以及增强电网运行稳定方面的优越性能; 适合人群:具备电力系统优化、智能交通系统、运筹学或能源管理等相关背景的研究生、科研人员及工程技术人员; 使用场景及目标:①应用于城市规模化充电站集群的分散式调度系统设计与优化;②研究分时电价政策下用户充电行为与电网负荷之间的互动响应关系;③为高比例电动汽车接入场景下的电网协同控制提供算法支持与仿真验证平台; 阅读建议:读者应结合提供的Matlab代码,深入理解蒙特卡洛场景生成与拉格朗日松弛算法的实现逻辑,建议在复现过程中调整电价策略、用户数量等关键参数,观察其对调度效果的影响,并可进一步拓展至多目标优化框架或引入可再生能源出力不确定性进行联合建模研究。

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