XML简介

一般用于一些有层级关系数据的存储和配置文件

与HTML的区别:

1、XML更加严谨

2、XML支持自定义标签


xml分为一下部分:

1、文档声明

语法:<?xml  [属性="", , ] ?>    

属性:

version = "1.0"    xml的版本, 目前只有1.0版本

encoding = "utf-8"    解码格式, utf-8, gbk .......

standalone = "yes/no"    (非常少用)是否独立运行(是否只有子码表),yes或者no

2、元素

和HTML的写法非常接近, 不过不同的时, HTML中标签体中的内容是不会识别换行符、制表符、空格之类的符号, 

XML是用于存储数据的, 所以比较严谨, 会识别这些符号

3、命名规范

标签区分大小写

不能以下划线、数字开头

不能以xml关键字开头不能包含空格

名称中间不能包含冒号

4、属性

以 键-值 对的形式来写, 值可以用双引号或单引号包围


5、转义字符

&    ---->  &amp;

<    ---->    &lt;

>    ---->    &gt;

"    ---->    &quot;

'    ---->    &apos;


6、CDATA区    用于显示大量符号, 这些符号包含大量需要转义的字符

语法:<![CDATA[ 内容 ]]>

7、处理指令

(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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