1、高效 awk 编程:从入门到精通

高效 awk 编程:从入门到精通

1. awk 编程的魅力与起源

awk 是一种强大且简单的编程语言,它的编程范式是在输入中找到模式,然后执行相应的动作,这常常能将复杂或繁琐的数据操作简化为几行代码。Michael Brennan 在接触到 Alfred V. Aho、Brian W. Kernighan 和 Peter J. Weinberger 所著的《The AWK Programming Language》后,被 awk 的简洁性和强大功能所吸引,从而开始尝试使用它进行编程。

然而,当时他电脑上的 awk 是旧版本,与书中描述的新版本(即“新 awk”)存在差异。旧版本的 awk 拒绝退出历史舞台,即使系统中有新 awk,也通常被称为 nawk,且只有少数系统支持。获取新 awk 的最佳方式是从 prep.ai.mit.edu 通过 ftp 下载 gawk 的源代码,gawk 是 David Trueman 和 Arnold 编写的新 awk 版本,遵循 GNU 通用公共许可证。

awk 语言的名称源自其设计者 Alfred V. Aho、Peter J. Weinberger 和 Brian W. Kernighan 的姓氏首字母。它最初于 1977 年在 AT&T 贝尔实验室编写,1985 年的新版本引入了用户定义函数、多输入流和计算正则表达式等功能,使编程语言更加强大。1987 年,该版本随 Unix System V Release 3.1 广泛发布,1989 年的 System V Release 4 版本又增加了一些新特性,并清理了语言中一些未详细记录的部分。POSIX 命令语言和实用程序标准进一步明确了 awk 语言的规范,gawk 设计者和贝尔实验

(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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