LUA 环境

本文详细介绍了LUA中环境的概念及其实现方式。通过实例演示了如何使用loadfile加载源文件并设置执行环境,同时展示了如何在限定环境中操作数据而不影响全局环境。

LUA 环境

LUA中环境是指一个函数执行的表,即一个函数在什么表中执行。

这里的函数是特殊的,是loadfile("x.lua")的返回值。

loadfile("x.lua")从x.lua文件加载源码,形成一个源码块,但没有执行。只有手动去执行它才会真正运行其中代码,如下:

local func = loadfile("x.lua")

func() --执行该源码,开始逐行运行x.lua中的代码,如 require, 函数外的print等。

如何设置环境呢,如下:

local env = {}

setfenv(func, env)

这样就设置了x.lua的执行环境为表env。这有二层意思:

1,执行func()后,env中就有了x.lua中所有的东西。

2,x.lua的视野被限制在了env中。env中没有的东西都不可用

示例如下:

1,rect.lua

Rect = {}

Rect.Init = function(self, x,y,w,h)
    self.x = x
    self.y = y
    self.w = w
    self.h = h
    print("init------------", x, y, w, h)
end

2,testenv.lua

local func = loadfile("rect.lua")--加载源文件,并以函数的形式返回

local env = {}
setmetatable(env, {__index = _G})--继承全局环境,如果不继承则setfenv后无法使用LUA API,如print等

if type(func) == "function" then
    setfenv(func, env)
    func() --在环境env中执行源文件,执行后env中就有了Rect类

end

--生成一个新环境的好处是:执行时是在新环境(即新表)中执行的,
--生成数据和操作数据都是对新环境(新表)的操作,不会影响全局环境_G
local Rect = env.Rect
Rect:Init(1,2,3,4)

--也可以这样调用,类似_G["a"]的用法
env["Rect"]:Init(3,5,3,5)

--注意type(k) == "string"
for k, v in pairs(env) do
print(k, type(k)) -- Rect string
end

 

posted on 2017-09-12 17:39 时空观察者9号 阅读(...) 评论(...) 编辑 收藏

(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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