16、嵌入式系统:概念、挑战与应用

嵌入式系统:概念、挑战与应用

1. 信息处理技术的发展趋势

在过去,信息处理主要与大型主机和磁带驱动器相关联。到了20世纪90年代,个人计算机成为信息处理的主流。如今,小型便携式计算机正逐渐成为信息处理设备的主流,且大多会集成到更大的产品中,如电信设备。未来,信息和通信技术(ICT)的发展呈现出几个关键趋势:
- 无处不在的计算 :意味着计算和通信将无处不在,信息随时随地都可获取。
- 普适计算 :强调计算设备对日常生活的广泛渗透。
- 环境智能 :侧重于未来家庭和智能建筑中的通信技术。
- 消失的计算机 :处理器和软件将应用于更小的系统,甚至在很多情况下不可见。
- 后PC时代 :标准PC将不再是主导的硬件平台。

2. 嵌入式系统的定义与特点

嵌入式系统是嵌入到更大产品中的信息处理系统,具有以下特点:
- 时间约束 :时间约束分为硬时间约束和软时间约束。硬时间约束指不满足该约束可能导致灾难,其他则为软时间约束。在实时系统中,不能仅依据平均性能或延迟来进行评估。
- 反应性系统 :嵌入式系统通常是反应性系统,它与环境持续交互,并根据环境决定执行节奏。可将其看作处于某种状态,等待输入,接收到输入后进行计算并产生输出和新状态,因此自动机是这类系统的良好模型。
- 混合系统 :许多嵌入式系统是混合系统,包

(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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