17、Emacs:强大的辅助与时间管理工具

Emacs:强大的辅助与时间管理工具

1. Emacs帮助系统

在熟悉了Emacs及其文本处理模式后,我们可以利用Emacs来深入了解Linux、Emacs自身以及其他GNU应用程序。同时,借助Emacs的帮助命令,能更好地理解之前接触过的概念和命令。此外,学习让Emacs运行的编程语言——Lisp,有助于创建与Emacs协同工作的应用程序,还能根据自身需求定制Emacs。接下来,我们将学习以下内容:
- 使用Emacs读取Linux手册页
- 搜索GNU文档
- 查找命令和Lisp函数的文档

1.1 读取Linux手册页

之前我们学习过从命令行读取Linux手册页,实际上也可以在Emacs中进行操作。不同版本的Emacs,访问手册页的菜单顺序有所不同。在Emacs for X11中,选择“Help” -> “Manuals” -> “Read Man Page”;在XEmacs中,选择“Help” -> “Manuals” -> “UNIX Manual”,此时迷你缓冲区会出现如下命令:

Manual entry: (default buffer.)

若要显示描述手册页如何工作的手册页,输入“man”并按回车键,这与在命令行使用“man man”的简短语法效果相同。手册页会显示在一个缓冲区窗口中,还可以将其保存到用户目录,然后使用之前学过的文本模式和编辑工具对文件进行处理。

1.2 使用Texinfo文档系统

浏览Texinfo文档系统是了解Emacs和其他GNU程序的一种方式,该文档可通过名为Info的程

(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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