如何使两个部件在abquse中成为一个整体

时间: 2023-05-11 09:04:03 浏览: 209
您可以使用组合模式来实现将两个部件组合成一个整体。组合模式是一种结构型设计模式,它允许您将对象组合成树形结构,并以相同的方式处理单个对象和组合对象。在您的情况下,您可以将两个部件作为组合对象,并将它们组合成一个整体。这样,您就可以使用相同的方式处理整体和单个部件。具体实现可以参考以下代码: ``` class Component: def operation(self): pass class Composite(Component): def __init__(self): self.children = [] def add(self, component): self.children.append(component) def remove(self, component): self.children.remove(component) def operation(self): for child in self.children: child.operation() class Leaf(Component): def operation(self): # do something # create two parts part1 = Leaf() part2 = Leaf() # create a composite object and add the two parts whole = Composite() whole.add(part1) whole.add(part2) # call the operation method on the whole object whole.operation() ``` 这段代码创建了一个 `Component` 基类,它有一个 `operation` 方法,但是在基类中没有实现。然后,它创建了两个子类 `Composite` 和 `Leaf`。`Composite` 类表示组合对象,它可以包含其他 `Component` 对象,包括其他 `Composite` 对象和 `Leaf` 对象。`Leaf` 类表示单个对象,它没有子对象。 在这个例子中,我们创建了两个 `Leaf` 对象,然后创建了一个 `Composite` 对象,并将两个 `Leaf` 对象添加到其中。最后,我们调用了 `Composite` 对象的 `operation` 方法,这个方法会递归地调用所有子对象的 `operation` 方法。 这样,我们就将两个部件组合成了一个整体,并且可以像处理单个部件一样处理整体。

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From Proposition 1, we plug ri,O = li(μ)τi into (39) and rewrite problem (38) as maximize ri,O 􏰗ai − μ li (μ) − Yi(t)g [li(μ)]􏰘 ri,O li (μ)hi (41a) March 2, 2021 DRAFT maximize ˆr O subject to 0 ≤ ri,O ≤ Qi(t), (41b) 0, ifa − μ −Y(t)g[li(μ)] <0, subject to where the optimal solution is r∗ i,O Accordingly, we have τ∗ = r∗ ii,Oi i1 of μ in (32) as 1−􏰀i∈M1 τi∗. Then, we obtain the optimal dual variable μ∗ through the ellipsoid method (bi-section search in this case) over the range [0,∆], where ∆ is a sufficiently large value, until a prescribed precision requirement is met. Given the optimal μ∗, we denote the optimal ratio obtained from (40) as li (μ∗) 􏰝 r∗ /τ∗, i,O i ∀i ∈ M1. Notice that the optimal solution 􏰕τi∗, r∗ , ∀i ∈ M1􏰖 of the dual problem may not be i,O primal feasible. Therefore, to find a primal optimal solution to (31), we substitute τi = ri,O/li (μ∗) into (31) and simplify the problem as = i li(μ) i li(μ)hi (42) otherwise. Qi (t), /l (μ). After obtaining τ∗, ∀i ∈ M , we calculate the subgradient 􏰁 􏰗ai − Yi(t)g [li(μ∗)]􏰘 ri,O (43a) i ∈ M 1 h i l i ( μ ∗ ) 􏰁 ri,O ≤ 1, ri,O ≤ Qi(t), ∀i ∈ M1. (43b) i∈M1 li(μ∗) The above problem is a simple linear programming (LP) that can be easily solved. With a bit abuse of notation, we denote the optimal solution of (43) as ˆr∗ = 􏰕r∗ , ∀i ∈ M 􏰖 and retrieve 20 the optimal solution to (31) as τ∗=r∗ /l(μ∗),e∗ =τi∗g[li(μ∗)],∀i∈M. (44) i i,O i i,O hili(μ∗) 1 Denote τˆ∗ = {τi∗,∀i ∈ M1} and ˆe∗O = 􏰕e∗i,O,∀i ∈ M1􏰖. As {τˆ∗,ˆe∗O,ˆr∗O,μ∗} satisfies the KKT conditions, {τˆ∗,ˆe∗O,ˆr∗O} is an optimal solution to (31). By combining the optimal solutions in (30) and (44), we obtain an optimal solution of (P4). We summarize the pseudo-code of the O i,O 1 algorithm to solve (P4) in Algorithm 2.,翻译并解释li和hi是什么

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