37、调用帧信息解析与查找

调用帧信息解析与查找

1. 解析基础操作

在处理指针时,我们将 base 初始化为 0。接着,屏蔽掉最低 4 位和最高位,确定结果对应哪个相关的 DW_EH_PE_* 宏。屏蔽最高位(0x80)是因为它对应间接编码方案,我们无需处理。
如果指针是绝对的,基地址为 0;否则,基地址是作为参数给出的四个值之一。在每种情况下,如果请求的编码没有提供基地址,我们会抛出异常。然后,我们使用计算出的基地址调用 parse_eh_frame_pointer_with_base 并返回结果。

2. 解析帧描述项(FDE)

FDE 比公共信息项(CIE)更简单,但结构非常相似,因此解析它们无需学习新的概念。
- 定义存储类型 :在 sdb/include/libsdb/dwarf.hpp 中,在 common_information_entry 定义下方添加嵌套类型来存储 FDE 数据:

namespace sdb {
class call_frame_information {
public:
    // ...
    struct frame_description_entry {
        std::uint32_t length;
        const common_information_entry* cie;
        file_addr initial_location;
   
(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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