《程序人生》工作2年感悟

一些杂七杂八的感悟:

1.把事做好比什么都重要, 先树立量良好的形象,再横向发展。
2.职场就是人情世故,但也不要被人情世故绑架。
3.要常怀感恩的心,要记住帮助过你的人,愿意和你分享的人,有能力的时候不要忘记帮助别人。
4.机会很重要,不要轻易放弃一些你觉得不重要的东西,其实那些东西也很重要。
5.要学的技术太多了,但是只有打牢根基才能走的更远。
6.学习是一个持久性过程,要注重平时的积累,多写写博客,多敲敲代码,多看看书籍,要有持续学习的能力。
7.要重复造轮子,这个过程能够将自己的想法实践出来,会遇到各种各样的难题,也会从中获取很多。
8.要有职业生涯规划,要有技术学习体系,一张白纸如何画出蓝图,全凭自己的路如何走了。
9.享受生活,享受工作,享受与人交往的过程。

(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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