C++学习(二六三)dirty hack

本文通过水管维修的比喻,探讨了软件开发中不同问题解决方式的优劣,包括refactor(重构)、properfix(正确修复)、patch(打补丁)、monkeypatch(临时解决方案)、hack(黑客手段)和dirtyhack(脏黑客手段)。在资源有限或紧急情况下,即使不完美的解决方案也有其价值。

以不符合设计原理 / 不易维护 / 不易调整 / 不够健壮 / 不够美观的方式解决问题。

比如水管连接处生了锈开始漏——

  • 把水管系统整个重新布置成没有接头的管线,叫做 refactor
  • 按原样把锈掉的水管换新的,叫做 proper fix
  • 把水管拆下来用防渗胶带缠住螺丝纹再装回去,叫做 patch
  • 叫你女朋友先把漏水的地方捂住然后下面放个脸盆接漏水,叫做 monkey patch
  • 用电焊把接头焊起来,叫做 hack
  • 用口香糖塞住漏缝然后用水泥把接头浇筑起来,结果因为那一大坨太重,下面不得不放一根木棍撑着,叫做 dirty hack


Dirty hack 不一定总是坏事,如果你没有脸盆、电焊、管钳、女朋友、新水管和防渗胶带,而这套水管系统反正就快整个报废了的话。

(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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