14、深入探索Shell编程:变量、决策与重复操作

深入探索Shell编程:变量、决策与重复操作

1. 变量与算术基础

在Shell编程里,变量是构建非平凡程序不可或缺的元素。它们能够保存数据值,并且对程序的状态进行管理。由于Shell主要是一种字符串处理语言,所以针对Shell变量的字符串值,有很多操作可做。不过,数学运算同样重要,POSIX Shell为此提供了一种进行算术运算的机制。

2. 变量赋值与环境管理
  • readonly命令 :此命令可将变量设为只读,禁止对其进行赋值操作。这是在Shell程序中创建符号常量的有效方式。
hours_per_day=24 seconds_per_hour=3600 days_per_week=7
readonly hours_per_day seconds_per_hour days_per_week
  • export命令 :该命令用于把变量添加到环境中。环境是一个由名称 - 值对构成的列表,所有正在运行的程序都能访问。新进程会从其父进程继承环境,并且在创建自己的子进程之前可以对其进行修改。
PATH=$PATH:/usr/local/bin
export PATH
  • env命令 :可用于移除程序环境中的变量,或者临时改变环境变量的值。

                
(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)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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