NOOO:不仅仅是OO

Not Only OO--解耦及其于OO的现实意义

对于现在的技术领域来说,解耦(或降低依赖)似乎已经成为一种风潮,这就好象一个笑话,说北京、上海、广州三个城市对发现雪人的第一反应,北京送到研究所、上海送到动物园、广州立马送上餐桌。今天的技术领域,打个比方,就象广州的餐桌,不管什么东西,先拿来解解再说。

 

我们看到控制倒置的趋势。倒置的目的是产品框架通过代理控制实现,解耦是为了提供应变能力(或者成为其它组织的一员);在现有的OO过于广泛的定义中,MartinFowler与EricEvans的理念最为知名和广为接受。函数也许不仅仅是个有益的补充。 

 

小记:模式之二十三式半,极尽勾腾缠绕、衔横钓纵、迤逦挪移、拴插吐扣、迂回转折...够能折腾。玲珑,亦或其它?OO本就是虚泛的概念,GoF的研究有助于人们认识OO,但刻意放大无益。从拿来使用的角度,技非伎,而莫大于秋毫。

 

解耦是现实的手段,是工具。 (可以读读关于soa的文章,和该作者博客

(Kriging_NSGA2)克里金模型结合多目标遗传算法求最优因变量及对应的最佳自变量组合研究(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了克里金模型(Kriging)与多目标遗传算法NSGA-II相结合的方法,用于求解最优因变量及其对应的最佳自变量组合,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法首先利用克里金模型构建高精度的代理模型,逼近复杂的非线性系统响应,减少计算成本;随后结合NSGA-II算法进行多目标优化,搜索帕累托前沿解集,从而获得多个最优折衷方案。文中详细阐述了代理模型构建、算法集成流程及参数设置,适用于工程设计、参数反演等复杂优化问题。此外,文档还展示了该方法在SCI一区论文中的复现应用,体现了其科学性与实用性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉优化算法和数值建模的研究生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事仿真优化、实验设计、代理模型研究的相关领域工作者。; 使用场景及目标:①解决高计算成本的多目标优化问题,通过代理模型降低仿真次数;②在无法解析求导或函数高度非线性的情况下寻找最优变量组合;③复现SCI高水平论文中的优化方法,提升科研可信度与效率;④应用于工程设计、能源系统调度、智能制造等需参数优化的实际场景。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现过程,重点关注克里金模型的构建步骤与NSGA-II的集成方式,建议自行调整测试函数或实际案例验证算法性能,并配合YALMIP等工具包扩展优化求解能力。
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