对于初学者，尤其是还没有编程经验的非常有用的一个文件
遗传算法实例
% 下面举例说明遗传算法 %
% 求下列函数的最大值 %
% f(x)=10sin(5x)+7cos(4x) x∈[0,10] %
% 将 x 的值用一个10位的二值形式表示为二值问题，一个10位的二值数提供的分辨率是每为 (10-0)/(2^10-1)≈001 。 %
% 将变量域 [0,10] 离散化为二值域 [0,1023], x=0+10b/1023, 其中 b 是 [0,1023] 中的一个二值数。 %
% %
%--------------------------------------------------------------------------------------------------------------%
%--------------------------------------------------------------------------------------------------------------%
% 编程
%-----------------------------------------------
% 21初始化(编码)
% initpopm函数的功能是实现群体的初始化，popsize表示群体的大小，chromlength表示染色体的长度(二值数的长度)，
% 长度大小取决于变量的二进制编码的长度(在本例中取10位)。
%遗传算法子程序
%Name: initpopm
%初始化
function pop=initpop(popsize,chromlength)
pop=round(rand(popsize,chromlength)); % rand随机产生每个单元为 {0,1} 行数为popsize，列数为chromlength的矩阵，
% roud对矩阵的每个单元进行圆整。这样产生的初始种群。
% 22 计算目标函数值
% 221 将二进制数转化为十进制数(1)
%遗传算法子程序
%Name: decodebinarym
%产生 [2^n 2^(n-1) 1] 的行向量，然后求和，将二进制转化为十进制
function pop2=decodebinary(pop)
[px,py]=size(pop); %求pop行和列数
for i=1:py
pop1(:,i)=2^(py-i)pop(:,i);
end
pop2=sum(pop1,2); %求pop1的每行之和
% 222 将二进制编码转化为十进制数(2)
% decodechromm函数的功能是将染色体(或二进制编码)转换为十进制，参数spoint表示待解码的二进制串的起始位置
% (对于多个变量而言，如有两个变量，采用20为表示，每个变量10为，则第一个变量从1开始，另一个变量从11开始。本例为1)，
% 参数1ength表示所截取的长度（本例为10）。
%遗传算法子程序
%Name: decodechromm
%将二进制编码转换成十进制
function pop2=decodechrom(pop,spoint,length)
pop1=pop(:,spoint:spoint+length-1);
pop2=decodebinary(pop1);
% 223 计算目标函数值
% calobjvaluem函数的功能是实现目标函数的计算，其公式采用本文示例仿真，可根据不同优化问题予以修改。
%遗传算法子程序
%Name: calobjvaluem
%实现目标函数的计算
function [objvalue]=calobjvalue(pop)
temp1=decodechrom(pop,1,10); %将pop每行转化成十进制数
x=temp110/1023; %将二值域 中的数转化为变量域 的数
objvalue=10sin(5x)+7cos(4x); %计算目标函数值
% 23 计算个体的适应值
%遗传算法子程序
%Name:calfitvaluem
%计算个体的适应值
function fitvalue=calfitvalue(objvalue)
global Cmin;
Cmin=0;
[px,py]=size(objvalue);
for i=1:px
if objvalue(i)+Cmin>0
temp=Cmin+objvalue(i);
else
temp=00;
end
fitvalue(i)=temp;
end
fitvalue=fitvalue';
% 24 选择复制
% 选择或复制 *** 作是决定哪些个体可以进入下一代。程序中采用赌轮盘选择法选择，这种方法较易实现。
% 根据方程 pi=fi/∑fi=fi/fsum ，选择步骤：
% 1） 在第 t 代，由（1）式计算 fsum 和 pi
% 2） 产生 {0,1} 的随机数 rand( )，求 s=rand( )fsum
% 3） 求 ∑fi≥s 中最小的 k ，则第 k 个个体被选中
% 4） 进行 N 次2）、3） *** 作，得到 N 个个体，成为第 t=t+1 代种群
%遗传算法子程序
%Name: selectionm
%选择复制
function [newpop]=selection(pop,fitvalue)
totalfit=sum(fitvalue); %求适应值之和
fitvalue=fitvalue/totalfit; %单个个体被选择的概率
fitvalue=cumsum(fitvalue); %如 fitvalue=[1 2 3 4]，则 cumsum(fitvalue)=[1 3 6 10]
[px,py]=size(pop);
ms=sort(rand(px,1)); %从小到大排列
fitin=1;
newin=1;
while newin<=px
if(ms(newin))<fitvalue(fitin)
newpop(newin)=pop(fitin);
newin=newin+1;
else
fitin=fitin+1;
end
end
% 25 交叉
% 交叉(crossover)，群体中的每个个体之间都以一定的概率 pc 交叉，即两个个体从各自字符串的某一位置
% （一般是随机确定）开始互相交换，这类似生物进化过程中的基因分裂与重组。例如，假设2个父代个体x1，x2为：
% x1=0100110
% x2=1010001
% 从每个个体的第3位开始交叉，交又后得到2个新的子代个体y1，y2分别为：
% y1＝0100001
% y2＝1010110
% 这样2个子代个体就分别具有了2个父代个体的某些特征。利用交又我们有可能由父代个体在子代组合成具有更高适合度的个体。
% 事实上交又是遗传算法区别于其它传统优化方法的主要特点之一。
%遗传算法子程序
%Name: crossoverm
%交叉
function [newpop]=crossover(pop,pc)
[px,py]=size(pop);
newpop=ones(size(pop));
for i=1:2:px-1
if(rand<pc)
cpoint=round(randpy);
newpop(i,:)=[pop(i,1:cpoint),pop(i+1,cpoint+1:py)];
newpop(i+1,:)=[pop(i+1,1:cpoint),pop(i,cpoint+1:py)];
else
newpop(i,:)=pop(i);
newpop(i+1,:)=pop(i+1);
end
end
% 26 变异
% 变异(mutation)，基因的突变普遍存在于生物的进化过程中。变异是指父代中的每个个体的每一位都以概率 pm 翻转，即由“1”变为“0”，
% 或由“0”变为“1”。遗传算法的变异特性可以使求解过程随机地搜索到解可能存在的整个空间，因此可以在一定程度上求得全局最优解。
%遗传算法子程序
%Name: mutationm
%变异
function [newpop]=mutation(pop,pm)
[px,py]=size(pop);
newpop=ones(size(pop));
for i=1:px
if(rand<pm)
mpoint=round(randpy);
if mpoint<=0
mpoint=1;
end
newpop(i)=pop(i);
if any(newpop(i,mpoint))==0
newpop(i,mpoint)=1;
else
newpop(i,mpoint)=0;
end
else
newpop(i)=pop(i);
end
end
% 27 求出群体中最大得适应值及其个体
%遗传算法子程序
%Name: bestm
%求出群体中适应值最大的值
function [bestindividual,bestfit]=best(pop,fitvalue)
[px,py]=size(pop);
bestindividual=pop(1,:);
bestfit=fitvalue(1);
for i=2:px
if fitvalue(i)>bestfit
bestindividual=pop(i,:);
bestfit=fitvalue(i);
end
end
% 28 主程序
%遗传算法主程序
%Name:genmain05m
clear
clf
popsize=20; %群体大小
chromlength=10; %字符串长度（个体长度）
pc=06; %交叉概率
pm=0001; %变异概率
pop=initpop(popsize,chromlength); %随机产生初始群体
for i=1:20 %20为迭代次数
[objvalue]=calobjvalue(pop); %计算目标函数
fitvalue=calfitvalue(objvalue); %计算群体中每个个体的适应度
[newpop]=selection(pop,fitvalue); %复制
[newpop]=crossover(pop,pc); %交叉
[newpop]=mutation(pop,pc); %变异
[bestindividual,bestfit]=best(pop,fitvalue); %求出群体中适应值最大的个体及其适应值
y(i)=max(bestfit);
n(i)=i;
pop5=bestindividual;
x(i)=decodechrom(pop5,1,chromlength)10/1023;
pop=newpop;
end
fplot('10sin(5x)+7cos(4x)',[0 10])
hold on
plot(x,y,'r')
hold off
[z index]=max(y); %计算最大值及其位置
x5=x(index)%计算最大值对应的x值
y=z
问题求f(x)=x 10sin(5x) 7cos(4x)的最大值，其中0<=x<=9
分析选择二进制编码，种群中的个体数目为10，二进制编码长度为20，交叉概率为095,变异概率为008
程序清单
%编写目标函数
function[sol,eval]=fitness(sol,options)
x=sol(1);
eval=x 10sin(5x) 7cos(4x);
%把上述函数存储为fitnessm文件并放在工作目录下
initPop=initializega(10,[0 9],'fitness');%生成初始种群，大小为10
[x endPop,bPop,trace]=ga([0 9],'fitness',[],initPop,[1e-6 1 1],'maxGenTerm',25,'normGeomSelect',
[008],['arithXover'],[2],'nonUnifMutation',[2 25 3]) %25次遗传迭代
运算借过为：x =
78562 248553(当x为78562时，f（x）取最大值248553)
注：遗传算法一般用来取得近似最优解，而不是最优解。
遗传算法实例2
问题在－5<=Xi<=5,i=1,2区间内，求解
f(x1,x2)=-20exp(-02sqrt(05(x1^2 x2^2)))-exp(05(cos(2pix1) cos(2pix2))) 2271282的最小值。
分析种群大小10，最大代数1000，变异率01,交叉率03
程序清单
％源函数的matlab代码
function [eval]=f(sol)
numv=size(sol,2);
x=sol(1:numv);
eval=-20exp(-02sqrt(sum(x^2)/numv)))-exp(sum(cos(2pix))/numv) 2271282;
%适应度函数的matlab代码
function [sol,eval]=fitness(sol,options)
numv=size(sol,2)-1;
x=sol(1:numv);
eval=f(x);
eval=-eval;
%遗传算法的matlab代码
bounds=ones(2,1)[-5 5];
[p,endPop,bestSols,trace]=ga(bounds,'fitness')
注：前两个文件存储为m文件并放在工作目录下，运行结果为
p =
00000 -00000 00055
大家可以直接绘出f(x)的图形来大概看看f（x）的最值是多少，也可是使用优化函数来验证。matlab命令行执行命令：
fplot('x 10sin(5x) 7cos(4x)',[0,9])
evalops是传递给适应度函数的参数，opts是二进制编码的精度，termops是选择maxGenTerm结束函数时传递个maxGenTerm的参数，即遗传代数。xoverops是传递给交叉函数的参数。mutops是传递给变异函数的参数。
问题求f(x)=x+10sin(5x)+7cos(4x)的最大值，其中0<=x<=9
分析选择二进制编码，种群中的个体数目为10，二进制编码长度为20，交叉概率为095,变异概率为008
程序清单
%编写目标函数
function[sol,eval]=fitness(sol,options)
x=sol(1);
eval=x+10sin(5x)+7cos(4x);
%把上述函数存储为fitnessm文件并放在工作目录下
initPop=initializega(10,[0 9],'fitness');%生成初始种群，大小为10
[x endPop,bPop,trace]=ga([0 9],'fitness',[],initPop,[1e-6 1 1],'maxGenTerm',25,'normGeomSelect',
[008],['arithXover'],[2],'nonUnifMutation',[2 25 3]) %25次遗传迭代
运算借过为：x =
78562 248553(当x为78562时，f（x）取最大值248553)
注：遗传算法一般用来取得近似最优解，而不是最优解。
遗传算法实例2
问题在－5<=Xi<=5,i=1,2区间内，求解
f(x1,x2)=-20exp(-02sqrt(05(x1^2+x2^2)))-exp(05(cos(2pix1)+cos(2pix2)))+2271282的最小值。
分析种群大小10，最大代数1000，变异率01,交叉率03
程序清单
％源函数的matlab代码
function [eval]=f(sol)
numv=size(sol,2);
x=sol(1:numv);
eval=-20exp(-02sqrt(sum(x^2)/numv)))-exp(sum(cos(2pix))/numv)+2271282;
%适应度函数的matlab代码
function [sol,eval]=fitness(sol,options)
numv=size(sol,2)-1;
x=sol(1:numv);
eval=f(x);
eval=-eval;
%遗传算法的matlab代码
bounds=ones(2,1)[-5 5];
[p,endPop,bestSols,trace]=ga(bounds,'fitness')
注：前两个文件存储为m文件并放在工作目录下，运行结果为
p =
00000 -00000 00055
大家可以直接绘出f(x)的图形来大概看看f（x）的最值是多少，也可是使用优化函数来验证。matlab命令行执行命令：
fplot('x+10sin(5x)+7cos(4x)',[0,9])
evalops是传递给适应度函数的参数，opts是二进制编码的精度，termops是选择maxGenTerm结束函数时传递个maxGenTerm的参数，即遗传代数。xoverops是传递给交叉函数的参数。mutops是传递给变异函数的参数。
参考资料：
1运动指令
指令包括GO、MOVE、MOVEI、MOVES、DRAW、APPRO、APPROS、DEPART、DRIVE、READY、OPEN、OPENI、CLOSE、CLOSEI、RELAX、GRASP及DELAY等。这些指令大部分具有使机器人按照特定的方式从一个位姿运动到另一个位姿的功能，部分指令表示机器人手爪的开合。例如:MOVE #PICK!表示机器人由关节插值运动到精确PICK所定义的位置。"!"表示位置变量已有自己的值。
2机器人位姿控制指令
这些指令包括RIGHTY、LEFTY、ABOVE、BELOW、FLIP及NOFLIP等。
3赋值指令
赋值指令有SETI、TYPEI、HERE、SET、SHIFT、TOOL、INVERSE及FRAME。
4控制指令
控制指令有GOTO、GOSUB、RETURN、IF、IFSIG、REACT、REACTI、IGNORE、SIGNAL、WAIT、PAUSE及STOP。其中GOTO、GOSUB实现程序的无条件转移，而IF指令执行有条件转移。IF指令的格式为IF <整型变量1> <关系式> <整型变量2> <关系式> THEN <标识符>该指令比较两个整型变量的值，如果关系状态为真，程序转到标识符指定的行去执行，否则接着下一行执行。关系表达式有EQ(等于)、NE(不等于)、LT(小于)、GT(大于)、LE(小于或等于)及GE(大于或等于)。
5开关量赋值指令
指令包括SPEED、COARSE、FINE、NONULL、NULL、INTOFF及INTON。
6其他指令
其他指令包括REMARK及TYPE。
一、机器人编程
机器人编程为使机器人完成某种任务而设置的动作顺序描述。机器人运动和作业的指令都是由程序进行控制，常见的编制方法有两种，示教编程方法和离线编程方法。其中示教编程方法包括示教、编辑和轨迹再现，可以通过示教盒示教和导引式示教两种途径实现。由于示教方式实用性强， *** 作简便，因此大部分机器人都采用这种方式。离线编程方法是利用计算机图形学成果，借助图形处理工具建立几何模型，通过一些规划算法来获取作业规划轨迹。与示教编程不同，离线编程不与机器人发生关系，在编程过程中机器人可以照常工作。工业上离线工具只作为一种辅助手段，未得到广泛的应用。
二、编辑
用EDIT指令进入编辑状态后，可以用C、D、E、I、L、P、R、S、T等命令来进一步编辑。如:
C命令:改变编辑的程序，用一个新的程序代替。
D命令:删除从当前行算起的n行程序，n缺省时为删除当前行。
E命令:退出编辑返回监控模式。
I命令:将当前指令下移一行，以便插入一条指令。
P命令:显示从当前行往下n行的程序文本内容。
T命令:初始化关节插值程序示教模式，在该模式下，按一次示教盒上的"RECODE"按钮就将MOVE指令插到程序中。
三、列表指令
DIRECTORY指令:此指令的功能是显示存储器中的全部用户程序名。
LISTL指令:功能是显示任意个位置变量值。
LISTP指令:功能是显示任意个用户的全部程序。
四、控制程序指令
ABORT指令:执行此指令后紧急停止(急停)。
DO指令:执行单步指令。
EXECUTE指令:此指令执行用户指定的程序n次，n可以从–32 768到 32 767，当n被省略时，程序执行一次。
NEXT指令:此命令控制程序在单步方式下执行。
PROCEED指令:此指令实现在某一步暂停、急停或运行错误后，自下一步起继续执行程序。
RETRY指令:指令的功能是在某一步出现运行错误后，仍自那一步重新运行程序。
SPEED指令:指令的功能是指定程序控制下机器人的运动速度，其值从001到32767，一般正常速度为100
五、系统控制指令
CALIB指令:此指令校准关节位置传感器。
STATUS指令:用来显示用户程序的状态。
FREE指令:用来显示当前未使用的存储容量。
ENABL指令:用于开、关系统硬件。
ZERO指令:此指令的功能是清除全部用户程序和定义的位置，重新初始化。
DONE:此指令停止监控程序，进入硬件调试状态。
title: linux-openssl
date: 2020-09-16 11:02:15
categories:
{% note info %}
OpenSSL是一个健壮的、商业级的、功能齐全的开源工具包，用于传输层安全(TLS)协议，以前称为安全套接字层(Secure Sockets Layer, SSL)协议。协议实现基于全强度通用密码库，也可以单独使用。
openssl是一个功能丰富且自包含的开源安全工具箱。它提供的主要功能有：SSL协议实现(包括SSLv2、SSLv3和TLSv1)、大量软算法(对称/非对称/摘要)、大数运算、非对称算法密钥生成、ASN1编解码库、证书请求(PKCS10)编解码、数字证书编解码、CRL编解码、OCSP协议、数字证书验证、PKCS7标准实现和PKCS12个人数字证书格式实现等功能。
<span style="color:red;">项目地址</span> <span style="color:red;">官方网址</span> <span style="color:red;">手册</span>
{% endnote %}
{% tabs configtab, 1 %}
对称算法使用一个密钥。给定一个明文和一个密钥，加密产生密文，其长度和明文大致相同。解密时，使用读密钥与加密密钥相同。
ECB\CBC\CFB\OFB
摘要算法是一种能产生特殊输出格式的算法，这种算法的特点是：无论用户输入什么长度的原始数据，经过计算后输出的密文都是固定长度的，这种算法的原理是根据一定的运算规则对原数据进行某种形式的提取，这种提取就是摘要，被摘要的数据内容与原数据有密切联系，只要原数据稍有改变，输出的“摘要”便完全不同，因此，基于这种原理的算法便能对数据完整性提供较为健全的保障。但是，由于输出的密文是提取原数据经过处理的定长值，所以它已经不能还原为原数据，即消息摘要算法是不可逆的，理论上无法通过反向运算取得原数据内容，因此它通常只能被用来做数据完整性验证。
如今常用的“消息摘要”算法经历了多年验证发展而保留下来的算法已经不多，这其中包括MD2、MD4、MD5、SHA、SHA-1/256/383/512等。
常用的摘要算法主要有MD5和SHA1。MD5的输出结果为16字节，sha1的输出结果为20字节。
在公钥密码系统中，加密和解密使用的是不同的密钥，这两个密钥之间存在着相互依存关系：即用其中任一个密钥加密的信息只能用另一个密钥进行解密。这使得通信双方无需事先交换密钥就可进行保密通信。其中加密密钥和算法是对外公开的，人人都可以通过这个密钥加密文件然后发给收信者，这个加密密钥又称为公钥；而收信者收到加密文件后,它可以使用他的解密密钥解密，这个密钥是由他自己私人掌管的，并不需要分发，因此又成称为私钥，这就解决了密钥分发的问题。
主要的公钥算法有：RSA、DSA、DH和ECC。
Openssl中大量用到了回调函数。回调函数一般定义在数据结构中，是一个函数指针。通过回调函数，客户可以自行编写函数，让openssl函数来调用它，即用户调用openssl提供的函数，openssl函数再回调用户提供的函数。这样方便了用户对openssl函数 *** 作的控制。在openssl实现函数中，它一般会实现一个默认的函数来进行处理，如果用户不设置回调函数，则采用它默认的函数。
{% endtabs %}
VFP中压缩工具WinRAR的调用
-------------------------------------------
压缩：
DELETE FILE bakjhz
RUN /N7 WinRARexe a -ibck -r -k -o+ -y -hp123 -p123 bakjhz dbf\
或
RUN /N7 WinRARexe a -ibck -r -o+ -y -hp123 -p123 bakjhz dbf\
解压：
RUN /N7 WinRARexe x -ibck -r -k -o+ -y -hp123 -p123 bakjhz dbf\
或
RUN /N7 WinRARexe x -ibck -r -o+ -y -hp123 -p123 bakjhz dbf\
参数说明：
a:添加到档案文件中
x:从档案文件中全路径释放文件
-ibck:后台运行WinRAR
-r:连同子文件夹 *** 作
-k:锁定档案文件
-o+:覆盖已经存在的文件
-y:对所有询问均回应为“是”
-hp123:加密文件数据和文件头,密码为123
-p123:设置密码为123,此密码上一个密码可以不一样
bakjhz:压缩后的文件名或要解压的文件（jhz为自定义扩展名）
dbf\:要压缩的文件或要解压到的文件位置
更详细参数请参考：WinRAR中帮助文件
--------------------------------------------------
在实际应用中，如果Foxpro管理的数据库，表文件较多，占用空间较大，并且其长度又具有不确定性或不定增长性(如：明细帐)，这样，一个表的字节数就可能超过一张软盘的容量，而Foxpro的拷贝命令又不能支持自动分卷连续备份，因此，这就给数据库的软盘备份与恢复带来一定的困难。如果能在Foxpro环境下，运用一种压缩算法，编写一个高效实用的压缩工具，那当然是最好的解决方案，遗憾的是笔者作过尝试却未获成功，在此，笔者采取了调用基于DOS的压缩工具软件ARJexe,实现了压缩分卷备份和分卷解压缩恢复的功能，现将具体实现方法概述如下，以供探讨。
一、定制ARJ运行环境
在Foxpro for Windows环境中，提供了运行外部命令或程序的命令：Run。如果Run中指定的程序没有扩展名，Foxpro for Windows首先查找指定名称的程序信息文件(后缀为PIF)。PIF允许在Windows下运行非Windows程序，并且可以指定其运行参数：程序是在窗口中运行还是全屏幕运行以及内存分配等。如果找到了相应的PIF，则使用其中指定的参数运行PIF中的程序；当找不到PIF时，就使用安装在Foxpro for Windows目录中的PIF文件FOXRUNPIF。FOXRUNPIF对程序在Windows中运行做了一些设置。因此，我们可以依据该文件，定制自己的PIF文件，不妨命名为：Arj_backuppif。假设工作目录为：C:\VfFP50\DATA,备分批处理文件为：d_backupbat,恢复批处理文件为：d_restorebat ,ARJEXE也已拷贝至该目录下。
● copy file c:\vfp50\foxrunpif to arj_backuppif
● modi file d_backupbat (使其包含以下语句)
cd c:\v fp50\data
arjva －va －a －y bak_data
exit(退出批处理 *** 作)
●modi file d_restorebat (使其包含以下语句)
cd c:\vfp50\data
arj x －va －a －y bak_data
exit
ARJ参数说明：
－va:使用A驱软盘上所有自由空间执行压缩任务。可以将a改为1440或1200，则以144M或122M大小分割备份文件。
－a：对所有属性的文件都能进行处理，包括隐含文件。
－y：对所有程序提问，都默认按肯定回答，直接执行。
－x：解压释放压缩文件。
Arj_backupPIF 配置方法说明：
修改PIF配置的进入方法有两种，一种方法是：当激活Arj_backup,出现运行窗口时，用鼠标右键单击窗口或屏幕底部对应任务栏，选择属性按钮，进入配置页面。另一种方法是：用“资源管理器”找到对应的PIF文件，单击鼠标右键，选择属性按钮，进入配置页面进行设置。由于配置内容较多，在此不能一一详述，仅就运行本程序可能涉及的几项参数做一介绍。
● 程序：
1第一行为运行窗口标示，可设定为：正在进行数据文件压缩……
2命令行：Commandcom(DOS命令处理程序，不需改动)
3工作目录：C:\vfp50\data(备份目录)
4批处理文件：D_backupbat
5快捷键：
6运行：小窗口
7高级属性设置：选定“建议使用MS—DOS方式”复选框，此项配置的功能是：在运行此程序时，Windows检测该程序是否要在MS－DOS方式下运行。如果是这样，Windows将运行向导程序来安装自定义图标以便运行此程序。否则，如果程序需要在MS－DOS方式下运行，但是未复选此项，该程序可能无法正常运行。
8更改图标：可以为此运行窗口任意选定图标。
9选定“退出时关闭”复选框，此项配置的功能是：指定程序执行完后是否关团MS－DOS窗口。如果未复选 此框，MS－DOS窗口将保持打开状态。
● 屏幕：
窗口：选定“在启动时恢复设置”复选框，此项配置的功能是：退出此程序时保存窗口设置，包括窗口的大小、位置和字体。否则，运行窗口不能被任意托放，影响整体界面布局。
● 杂项：
鼠标：“独占方式”复选框，此项配置的功能是：单击此处可以使该程序独占鼠标。在该程序运行期间，鼠标指针被隐藏，鼠标功能失效，退出后，鼠标功能自动恢复正常。
与此类似，Arj_restorePIF的配置方法亦可如法炮制，只需将“程序”中的“批处理文件”改为：D_restorebat即可。
PIF运行窗口的位置、大小，可以手工托放、调整，如果想隐藏该窗口，可以将它缩至最小，再拖至屏幕右下角。
上述配置设定完成以后，按“确定”按钮退出配置页面。此时，ARJ运行环境定制完成。
二、Foxpro程序调用
1提供软盘备份、硬盘备份(备份到硬盘C:\backup目录下)两种方式。
2软盘备份前，先在硬盘调用ARJ压缩分卷，并创建一个文本文件(date_backup)用于记录备份时间、备份文件数量、所需软盘数量，以便用户据此判断是否压缩成功并进行软盘备份；恢复时，也首先打开软盘上的该文本，显示备份时间、备份文件数量、所需软盘数量，由用户据此确定是否进行软盘恢复。备份或恢复时，如果中途某张盘出现故障，或顺序错误，均允许“重试”。
3软盘恢复时，检查每张盘的备份时间是否与上张盘一致，并检查其装入顺序是否正确。确保备份数据的时效性、完整性。
4软盘恢复时，先在非工作目录下进行，全部工作完成并确认无误后，再移入工作目录，这样，可以避免数据库的不完全覆盖而造成的损坏。
5出错时激活故障处理例程err_proc，置出错标志，退出处理。
---------------------------------------------------------------命令S为自释放格式如：
RUN /N7 WinRARexe S -ibck -r -k -o+ -y bakEXE dbf\在公式（18）中，和分别表示状态变量与其修正量组成的列向量；为方阵，一般叫作雅可比矩阵，第i行j列元素为 ，它的大小为第i个函数对第j个变量求偏导；k则表示阵元素都在处取；同时，F(X)是由n个函数组成的n维列向量；在极坐标下，节点电压可如下表示：
在这里插入描述
（19）
若和为已知大小的功率，与从节点电压求得的有功和无功功率之差，为功率的不平衡量，则节点功率不平衡量可用如下公式计算：
在这里插入描述
（20）
节点功率可用各节点电压模值与相位表示，如下公式所示：
在这里插入描述
（21）
式（21）中，为节点i和j的相位差。
由以公式（18）-（21）推得牛顿法下，其潮流计算方程可写为：
在这里插入描述
（22）
公式（22）中，雅可比矩阵的各元素为
在这里插入描述
（23）
（24）
（25）
（26）
在这里插入描述
（27）
（28）
（29）
（30）
其中，节点导纳矩阵的元素由Gij 、Bij表示。
随着国内外配电系统自动化水平不断提高，电力行业人员也开始更加深入地研究配电网系统。配电网潮流计算作为DMS（配电管理系统）的重要基础，受到广大行业界人士的关注。因此，配电网潮流计算，已然成为配电网分析的重要内容。配电网与输电网相比，两者有明显不同，前者一般采用网格结构，线路参数R/X的值较大，三相负荷不对称程度明显。这些特点使得在输电网中计算有效，如牛顿法，不再适用于配电网。为此，有学者提出了适用于配电网的潮流算法，主要包括基于回路方程的潮流算法、前推回推法和改进的牛顿-拉夫逊法[17]（简称改进的牛拉法）。其中，基于回路方程的方法具有较强的网格处理能力和良好的收敛性，但该方法的节点数和分支数处理非常复杂。前推回推法是针对配电网的树状特性，可以避免潮流计算中的病态条件，同时速度更快。然而，由于其公式和算法与牛顿潮流算法不同，其在其它方面（如潮流优化）的应用将受到限制。
改进牛顿法通过对传统法进行一定的近似，将J阵写成UDUT 的形式。U仅由网络拓扑决定，是一个上三角矩阵；D是一个对角矩阵。在牛拉法中，需要对J阵因子分解与前代回代，改进法则只有前推回代的计算过程。它很好地改善了传统法以及前推回推法。经过算例计算结果证明，改进法可以避免J阵病态，且拥有前推回代法的收敛速度、精度，又由于它属于牛顿型算法，所以该算法已经得到了广泛的运用[18]。
下面附带电力系统分析牛顿法算例及matlab程序：
网络结构如下：系统结构图
系统参数如下：
在上图所示的简单电力系统中，系统中节点1、2为PQ节点，节点3为PV节点，节点4为平衡节点，已给定P1s+jQ1s=-030-j018 P2s+jQ2s=-055-j013 P3s=05 V3s=110 V4s=105∠0°
容许误差ε=10-5
节点导纳矩阵：
导纳矩阵
各节点电压：
节点 e f v ζ
10984637 -0008596 0984675 -0500172
20958690 -0108387 0964798 -6450306
31092415 0128955 1100000 6732347
41050000 0000000 1050000 0000000
各节点功率：
节点 P Q
1-0300000 -0180000
2–0550000 -0130000
3 0500000 -0551305
4 0367883 0264698
matlab程序如下：
// 牛顿法潮流计算matlab程序
clc;
Y=[1042093-8242876i -0588235+2352941i 3666667i -0453858+1891074i;
-0588235+2352941i 1069005-4727377i 0 -0480769+2403846i;
3666667i 0 -3333333i 0;
-0453858+1891074i -0480769+2403846i 0 0934627-4261590i];
%导纳矩阵
e=[1 1 11 105];%初始电压
f=zeros(4,1);
V=zeros(4,1);%节点电压
Ws=[-03 ; -018 ; -055 ; -013 ; 05 ; 11];%初始功率
W=zeros(6,1);
n=length(Y);%节点数
J=zeros(2(n-1));%雅可比矩阵
delta_v=zeros(1,6);
delta_w=Ws;
G=real(Y);
B=imag(Y);
S=zeros(4,2);
c=0;%循环次数
m=input('请输入PQ节点数：');
while max(abs(delta_w))>10^-5
for i=1:(n-1)%以下为求取雅可比矩阵
for j=1:(n-1)
if (i~=j)
J(2i-1,2j-1)=-(G(i,j)e(i)+B(i,j)f(i));
J(2i,2j)=-J(2i-1,2j-1);
J(2i-1,2j)=B(i,j)e(i)-G(i,j)f(i);
J(2i,2j-1)=J(2i-1,2j);
end
end
end
for j=1:(n-2)
J(6,2j-1)=0;
J(6,2j)=0;
end%以上为非对角线元素
s1=0;
s2=0;
for i=1:(n-1)
for j=1:n
s1=s1+(G(i,j)e(j)-B(i,j)f(j));
s2=s2+(G(i,j)f(j)+B(i,j)e(j));
end
J(2i-1,2i-1)=-s1-G(i,i) e(i)-B(i,i)f(i);
J(2i-1,2i)=-s2+B(i,i) e(i)-G(i,i)f(i);
s1=0;
s2=0;
end
for i=1:m
for j=1:n
s1=s1+G(i,j)f(j)+B(i,j)e(j);
s2=s2+(G(i,j)e(j)-B(i,j)f(j));
end
J(2i,2i-1)=s1+B(i,i) e(i)-G(i,i)f(i);
J(2i,2i)=-s2+G(i,i) e(i)+B(i,i)f(i);
s1=0;
s2=0;
end
J(6,5)=-2e(3);
J(6,6)=-2f(3);%对角线元素求解
for i=1:m
for j=1:n
s1=s1+e(i)(G(i,j)e(j)-B(i,j)f(j))+f(i)(G(i,j)f(j)+B(i,j)e(j));
s2=s2+f(i)(G(i,j)e(j)-B(i,j)f(j))-e(i)(G(i,j)f(j)+B(i,j)e(j));
end
delta_w(2i-1)=Ws(2i-1)-s1;
delta_w(2i)=Ws(2i)-s2;
W(2i-1)=s1;
W(2i)=s2;
s1=0;
s2=0;
end
for j=1:n
s1=s1+e(3)(G(3,j)e(j)-B(3,j)f(j))+f(3)(G(3,j)f(j)+B(3,j)e(j));
end
delta_w(5)=Ws(5)-s1;
delta_w(6)=(Ws(6)^2-(e(3)^2+f(3)^2));
W(5)=s1;
W(6)=sqrt(e(3)^2+f(3)^2);%以上求功率差值
delta_v=-inv(J)delta_w;
for i=1:(n-1)
e(i)=e(i)+delta_v(2i-1);
f(i)=f(i)+delta_v(2i);
end%求电压差值
c=c+1;
end
for x=1:4
V(x)=e(x)+f(x)1i;
end%节点电压
s1=0;
for x=3:4
for j=1:4
s1=s1+conj(Y(x,j))conj(V(j));
end
S(x,1)=real(V(x)s1);
S(x,2)=imag(V(x)s1);
s1=0;
end%PV与平衡节点功率
for x=1:2
S(x,1)=W(2x-1);
S(x,2)=W(2x);
end%节点功率
c
J
V
S
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
68
69
70
71
72
73
74
75
76
77
78
79
80
81
82
83
84
85
86
87
88
89
90
91
92
93
94
95
96
97
98
99
100
101
102
103
104
105
106
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
68
69
70
71
72
73
74
75
76
77
78
79
80
81
82
83
84
85
86
87
88
89
90
91
92
93
94
95
96
97
98
99
100
101
102
103
104
105
106
运行结果如下：
潮流计算结果
文章知识点与官方知识档案匹配
算法技能树首页概览
34356 人正在系统学习中
电磁MATLAB
微信公众号
程序从vx公众号获取，助力科研！
打开CSDN APP，看更多技术内容
matlab潮流程序,潮流计算的MATLAB源程序_weixin_39760433的博客-CSDN
1、简单潮流计算的牛顿拉夫逊程序,相关的原始数据数据数据输入格式如下:%B1是支路参数矩阵,第一列和第二列是节点编号。节点编号由小到大编写%对于含有变压器的支路,第一列为低压侧节点编号,第二列为高压侧节点%编号,将变压器的串联阻抗
继续访问
编程实现_某只旺仔的博客_电力系统潮流计算程序matlab
潮流计算是电力系统中最基本,应用最广泛的一种计算,是电力系统稳定计算和故障分析的基础。这个代码通过matlab实现了用极坐标表示的牛顿法和P-Q分解法进行潮流计算,使用IEEE14节点系统进行测试,计算结果和应用matpower的潮流计算完全一致。代码
继续访问
<em>matlab</em>导数计算
<p>matlab导数计算，通过编程实战掌握具体应用。包括matlab导数计算前、matlab导数计算中、matlab导数计算后。</p>
继续访问
(完整版)基于MATLAB牛顿拉夫逊法进行潮流计算doc
> %本程序的功能是用牛顿拉夫逊法进行潮流计算 n=input' 请输入节点数 :n=; nl=input' 请输入支路数 :nl=; isb=input' 请输入平衡母线节点号 :isb=; pr=input' 请输入误差精度 :pr=; B1=input' 请输入由各支路参数形成的矩阵 :B1=; B2=input' 请输入各节点参数形成的矩阵 :B2=; Y=zeros(n; e=zeros
牛顿拉夫逊潮流计算matlab程序
基于牛顿拉夫逊进行潮流计算，求得各节点电压，各支路功率流动，内附程序输入说明以及案例。
珍藏多年的matlab潮流计算程序源代码集合，包含多个潮流计算程序
达摩老生出品，必属精品，亲测校正，质量保证 资源名：珍藏多年的matlab潮流计算程序源代码集合，包含多个潮流计算程序 资源类型：matlab项目全套源码 源码说明： 全部项目源码都是经过测试校正后百分百成功运行的，如果您下载后不能运行可联系我进行指导或者更换。 适合人群：新手及有一定经验的开发人员
牛顿-拉夫逊法潮流计算——采用极坐标形式
采用极坐标形式的Newton-Raphson法进行潮流计算，并提供IEEE 14、57节点及New England 39节点的计算数据。使用方法：运行/修改PowerFlow_Newton_Polarm文件。
电力系统牛拉法潮流计算MATLAB程序
实现潮流计算的MATLAB代码，使用牛顿拉夫逊法，可更改结点数，支路数和导纳阵，通用性强
课设/毕业设计电力系统潮流计算（Matlab代码实现）
潮流计算是电力系统分析中的一种最基本的计算，对给定系统进行潮流计算可以得到各母线上的电压、网络中的功率分布及功率损耗等。本文介绍了潮流计算在电力系统分析中的作用及潮流计算的发展状况。通过对潮流计算所用的数学模型进行分析，建立潮流计算的基本方程。牛顿-拉夫逊法是目前广泛应用的一种潮流计算方法，本文阐述了牛顿-拉夫逊潮流计算的基本原理。详细展示了利用matlab平台编写潮流计算程序的具体过程，通过实例证明基于牛顿-拉夫逊法的潮流计算程序具有收敛速度快、占用内存小的优点。潮流计算的程序实现手段。
继续访问
传统牛顿拉夫逊法潮流计算matlab程序zip
采用何仰赞《电力系统分析》中介绍的牛顿拉夫逊法matlab编程，程序还能实现N-1校核和线路网损分析，适合学习电气工程领域的学子。
基于matpower的电力系统潮流计算matlab程序
它是由美国康奈尔大学电力系统工程研究中心（PSERC of Cornell University）的RAY D Zimmerman、Carlos E Murillo-Sánchez和甘德强在Robert J Thomas的指导下开发出来的，本章介绍的是MATPOWER40。每一个电网用变量名为“mpc”的结构体（structures）来定义，结构体mpc的不同字段用baseMVA、bus、branch、gen等来定义和返回电网的具体参数。列的数据类似于标准的IEEE 和PTI 列的数据格式。
继续访问
直流潮流计算matlab程序
直流潮流发的特点是用电力系统的交流潮流（有功功率和无功功率）等值的直流电流来代替。甚至只用直流电路的解析法来分析电力系统的有功潮流，而不考虑无功分布对有功的影响。这样一来计算速度加快，但计算的准确度有所降低，本方法适用于对潮流计算准确度要求不高的计算场景。θ为网络中各节点的电压相位角的向量；P为节点注入的有功功率向量。这就相当于线路两端的直流电位分别为θi和θj。（2）按照标幺值计算时，节点电压与其额定电压相差不大，故有：Ui≈Uj≈10；以IEEE9节点系统为算例，系统参数如下。
继续访问
牛顿-拉夫逊法潮流计算matlab程序,牛顿—拉夫逊法潮流计算MATLAB程序doc
！！！！！！！！！！！！########################牛顿—拉夫逊法潮流计算程序By Yuluo%牛顿--拉夫逊法进行潮流计算n=input('请输入节点数：n=');n1=input('请输入支路数：n1=');isb=input('请输入平衡母线节点号：isb=');pr=input('请输入误差精度：pr=');B1=input('请输入由支路参数形成的矩阵：B1=');B
继续访问
matlab程序 潮流计算,潮流计算matlab程序
《潮流计算matlab程序》由会员分享，可在线阅读，更多相关《潮流计算matlab程序(3页珍藏版)》请在人人文库网上搜索。1、clear;%各节点参数：节点编号，类型，电压幅值，电压相位，注入有功，注入无功 %类型：1PQ节点，2PV节点，3平衡节点%本程序中将最后一个节点设为平衡节点R_1=1 1 10 0 02 02j;2 1 10 0 -045 -015j;3 1 10 0
继续访问
matlab潮流计算函数,基于牛顿拉夫逊法潮流计算的matlab实验报告(含源程序和结果)
《基于牛顿拉夫逊法潮流计算的matlab实验报告(含源程序和结果)》由会员分享，可在线阅读，更多相关《基于牛顿拉夫逊法潮流计算的matlab实验报告(含源程序和结果)(24页珍藏版)》请在人人文库网上搜索。1、基于牛顿拉夫逊法潮流计算的matlab实验报告一、 实验目的和要求1学习掌握matlab的基本用法2应用MATLAB语言编写具有一定通用性的牛顿-拉夫逊法潮流计算程序。要求：(1)潮流计
继续访问
matlab的做潮流计算,Matlab实现潮流计算程序
关于Matlab趋势计算programdoc文件的实现，爱文共享的信息具有丰富的相关文档，每天都有成千上万的行业名人在该站点上共享最新信息程序代码如下: 读取数据clcclearfilename ='txt'a = textread(filename)n = a(，)pinghengjd = a(，)phjddianya = a(，)jingdu = a(，)b = zeros (，)j =
继续访问
天然气潮流计算matlab程序
此外，由于天然气在管道内传输时会产生压力损耗，所以每隔一段都要设置压缩机来提升节点压力，保证天然气系统的正常运行。（3）如果节点中存在压缩机，则可以求得压缩机消耗的等效天然气流量，将其作为一个负荷加入到潮流计算中；管道或者节点的约束，例如流量、节点压力、压缩机消耗电能和压缩比等，如下面四式所示。（2）根据天然气节点压力与节点间流量的关系式求出前一个节点的节点压力；（1）由用户负荷求得微型燃气轮机的功率
欢迎分享，转载请注明来源：内存溢出
微信扫一扫
支付宝扫一扫
评论列表（0条）