10.24程序员节祭

10.24程序员节祭

入秋

不知不觉就入了秋,今天气温骤降,早上出门感觉寒气鄙人,就添了一件外套,拍拍衣服上的尘土,偶然想起去年的今天,我也是这身装扮,一丝悲意油然而生,真是不知不觉,高中生活就过了一半,谁能想到我去年、前年竟是“小同学”,今年夏天博雅湖岸的棠梨还泛着微黄,不知不觉中泛红、熟透、落果、腐烂就伴随我们迈进秋天,今天的棠梨树叶竟已经被冷风蚀枯了边缘;今年夏天综合楼下的幽幽草地,绿焰般,现在已是一方枯槁。我想到了凛冬,恐怕不久就要如冬,感觉2017年刚刚度过,却要迎来2018年。想我感叹如此,不过寥寥,今竟不由,岁月不居矣。

退役

这么快就要结束OIer的生涯了。一想“退役”一词,无限悲伤。难以想象离开OI之后,课下、闲暇时光如何再寻寄托,现在可不能再感叹“路漫漫其修远兮”,还剩寥寥几天,可不能垮掉。喜欢把事情都安排好的我,总是想到停课完毕后,文化课生活是悲是喜,是泣是欢。生活平淡。

10.24

1024,2的10次方,中国程序员节,1601年第谷·布拉赫逝世,联合国日,十九大闭幕,特殊的日子里,有特殊的感触,特殊的时光里,感谢特殊的你。实在写不下去了

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转载于:https://www.cnblogs.com/widerg/p/7721878.html

(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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