2、函数式编程与 Scala 入门指南

函数式编程与 Scala 入门指南

1. 函数式编程核心概念

1.1 不可变性(Immutability)

不可变性是函数式编程(FP)的核心概念,它指的是一旦为某个变量赋值,该值就不会改变。这一特性非常重要,因为它消除了副作用(即局部函数作用域之外的任何操作,例如改变函数外部的其他变量)。不可变性使代码更易于阅读,因为你知道所使用的函数是纯函数。由于函数具有固定的状态且不会改变函数外部的其他变量,因此无需查看函数定义之外的代码。

虽然看起来好像完全不处理状态,但实际上可以以一种规范的方式改变状态。可以创建另一个实例或指向该实例的另一个指针,但不会改变变量的值。拥有不可变性是编写更好、更快、更正确程序的关键,因为无需使用锁,并且代码本质上是并行的。

1.2 规范的状态管理

共享可变状态是有害的,因为它难以扩展和并发运行。共享可变状态可以简单理解为所有函数都可以访问的全局变量。这种状态管理方式存在诸多问题:
- 难以保证状态的正确性,因为有许多函数可以直接访问该状态。
- 进行代码重构时,这类代码通常是最难处理的。
- 代码难以阅读,因为无法信任局部方法,并且需要查找所有使用该变量的函数才能理解逻辑。
- 调试也很困难,原因与代码难以阅读相同。

在遵循函数式编程原则进行编码时,应尽可能避免使用共享可变状态。当然可以有状态,但应将其保持在局部,即在函数内部。这就是状态管理的规范:以规范的方式使用状态。

1.3 纯函数与无副作用

纯函数是没有副作用的函数。副作用是不好的,因为它们不可预测,会使软件难以测试。例如,一个不接收参数也不返回任

(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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