23、嵌入式与网络物理系统:技术趋势与应用前景

嵌入式与网络物理系统:技术趋势与应用前景

1. 信息处理技术的发展趋势

在20世纪80年代末之前,信息处理主要依赖大型主机计算机和巨大的磁带驱动器。到了90年代,信息处理开始与个人计算机(PC)相关联。如今,小型化趋势仍在继续,大多数信息处理设备将是小型便携式计算机,其中许多会集成到更大的产品中,如电信设备,它们的存在可能不像PC那样明显。

未来信息和通信技术(ICT)的发展呈现出以下几个特点,用相关术语来描述分别是:
1. 普适计算(Ubiquitous Computing) :意味着计算(和通信)将无处不在,信息随时随地都可获取。
2. 泛在计算(Pervasive Computing) :由于计算设备将深入渗透到日常生活中而产生的概念,更侧重于实际应用和对现有技术的利用。
3. 环境智能(Ambient Intelligence) :强调未来家庭和智能建筑中的通信技术。
4. 消失的计算机(The Disappearing Computer) :预计处理器和软件将用于更小的系统,很多情况下甚至不可见。
5. 后PC时代(The Post - PC Era) :表明未来标准PC将不再是占主导地位的硬件平台。

这些术语从不同方面描述了未来信息技术的发展方向,普适计算更关注长期目标,泛在计算注重实际应用,而环境智能侧重于特定场景下的通信技术。

下一代ICT系统需要两种基本技术:嵌入式系统和通信技术。普适计算设备需要满足嵌入式

(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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