变量

变量

  • 变量是什么:就是可以变化的量!

  • Java是一种强类型语言,每个变量都必须声明其类型

  • Java变量是程序中最基本的存储单元,其要素包括变量名,变量类型和作用域

 

变量作用域

  • 类变量

  • 实例变量

  • 局部变量

public class Demo08 {
    //类变量
    static double salary = 2500;
        //属性:变量
​
    //实例变量:从属对象:如果不自行初始化,这个类型的默认值是  0  0.0  u000
    //布尔值:默认是 false
    //除了八大基本类型,其余的默认值都是 null
    String name;
    int age;
​
        //main 方法
    public static void main(String[] args) {
​
        //局部变量: 必须声明和初始值化
        int i = 10;
        System.out.println(i);
​
        //变量类型  变量名字 = new Demo08();
        Demo08 demo08 = new Demo08();
        System.out.println(demo08.age);
        System.out.println(demo08.name);
​
        //类变量  static
        System.out.println(salary);
​
​
    }
​
}

常量

  • 常量(Constant):初始化(initialize)后不能再改变值!不会变动的值

  • 所谓常量可以理解成一种特殊的变量,它的值被设定后,在程序运行过程中不允许被改变

    final 常量名 = 值;

    final double PI = 3.14;

  • 常量名一般使用大写字符

     

变量的命名规范

  • 所有变量、方法、类名:见名其意

  • 类成员变量:首字母小写和驼峰原则:monthSalary 除第一个单词以外,后面的单词首字母大写

  • 局部变量:首字母小写和驼峰原则

  • 常量:大写字母和下划线:MAX_VALUE

  • 类名:首字母大写和驼峰原则:Man,GoodMan

  • 方法名:首字母小写和驼峰原则:run() ,runRun()

(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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