13、宏与编译:提升Lisp编程的效率与抽象层次

宏与编译:提升Lisp编程的效率与抽象层次

1. 宏的定义与使用

宏(Macro)是Lisp中的一种强大工具,它允许程序员定义自己的控制结构。与普通函数不同,宏的参数在传递给宏之前不会被求值。宏函数必须返回Lisp表达式,这些表达式随后会被求值。宏的这种特性使得它可以用来创建更加简洁和灵活的代码。

1.1 宏的定义

宏的定义使用 DEFMACRO 宏来完成。下面是一个简单的宏定义示例:

(defmacro set-zero (variables)
  `(progn ,@(mapcar #'(lambda (var) `(setf ,var 0)) variables)
          '(zeroed ,@variables)))

在这个例子中, set-zero 宏接受一个变量列表,并为每个变量生成一个 setf 表达式,将它们设置为0。最后,宏返回一个带引号的列表,表示宏已经成功执行。

1.2 宏的扩展

宏扩展是指在某些输入上调用宏以获得Lisp表达式的过程。例如,宏 INCF 可以展开为 (SETQ A (+ A D)) 这样的表达式。宏扩展使得宏可以生成复杂的表达式,而这些表达式在运行时会被解释器或编译器处理。

2. 宏的实现

宏的实现涉及编译期和运行期的不同行为。编译期宏会在代码编译时展开,而运行期宏则在代码执行

MATLAB代码实现了一个基于多种智能优化算法优化RBF神经网络的回归预测模型,其核心是通过智能优化算法自动寻找最优的RBF扩展参数(spread),以提升预测精度。 1.主要功能 多算法优化RBF网络:使用多种智能优化算法优化RBF神经网络的核心参数spread。 回归预测:对输入特征进行回归预测,适用于连续值输出问题。 性能对比:对比不同优化算法在训练集和测试集上的预测性能,绘制适应度曲线、预测对比图、误差指标柱状图等。 2.算法步骤 数据准备:导入数据,随机打乱,划分训练集和测试集(默认7:3)。 数据归一化:使用mapminmax将输入和输出归一化到[0,1]区间。 标准RBF建模:使用固定spread=100建立基准RBF模型。 智能优化循环: 调用优化算法(从指定文件夹中读取算法文件)优化spread参数。 使用优化后的spread重新训练RBF网络。 评估预测结果,保存性能指标。 结果可视化: 绘制适应度曲线、训练集/测试集预测对比图。 绘制误差指标(MAE、RMSE、MAPE、MBE)柱状图。 十种智能优化算法分别是: GWO:灰狼算法 HBA:蜜獾算法 IAO:改进天鹰优化算法,改进①:Tent混沌映射种群初始化,改进②:自适应权重 MFO:飞蛾扑火算法 MPA:海洋捕食者算法 NGO:北方苍鹰算法 OOA:鱼鹰优化算法 RTH:红尾鹰算法 WOA:鲸鱼算法 ZOA:斑马算法
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