24、C++类型擦除优化与成本分析

C++类型擦除优化与成本分析

1. 小缓冲区优化(SBO)

在类型擦除实现中,小缓冲区优化(SBO)是一种有效的优化手段。以 Shape 类为例,它现在存储了一个给定存储策略的实例和一个指向其概念的原始指针。代码如下:

[[no_unique_address]] StoragePolicy policy_{};  
Concept* pimpl_{};

这里的 no_unique_address 属性是C++20的特性,它可以节省存储策略的内存。如果策略为空,编译器可以不为该数据成员预留任何内存。若没有此属性,由于对齐限制,至少需要为 policy_ 预留一个字节,可能更多。

许多标准类型,如 std::function std::any ,都使用了某种形式的SBO。不过,C++标准库规范并不要求使用SBO,所以我们只能期望它被使用,而不能依赖它。目前已经有提案建议将 inplace_function inplace_any 类型标准化。

2. 手动实现函数调度
2.1 虚拟函数调用的开销

虚拟函数调用涉及两次间接寻址:首先通过 vptr 获取虚拟函数表,然后从虚拟函数表中获取实际函数指针并调用。因此,大致来说,虚拟函数调用的开销是常规非内联函数调用的两倍。

(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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