人无远虑,必有近忧。

生于忧患,死于安乐。
人无远虑,必有近忧。

天行健,君子以自强不息;
地势坤,君子以厚德载物。

古人云的多好啊。最近这些天感觉这日子过的有些安逸了。这个不行,得紧紧。

先搞个东西出来再说吧。

环境啊。真的像说的那样,凡事都有好坏两面性,没有什么绝对的好事坏事,自我感觉很容易适应环境是个好事,但是这也说明对环境没有什么抵抗力。幸好还比较有主见和自知之明。

娱乐有很多嘛,搞搞技术,写写文章,这个多好撒。关键是这年头时间像闪电一样,喀嚓下就没有了。来日照半年了,就没有静下过几天。人啊,最怕的就是不知道自己是谁了!不知道自己的斤两,不知道自己面对突如其来的巨变的承受能力。这怎么能行呢?这不是我的风格啊。

这年头不奋斗是不行的啊,因为咱一穷二白。总不能一直这么下去吧?

满山下夹子,谁知道能中个什么?他可能是不会中个熊猫,但是你不下夹子,连个老鼠也中不了。

说多了是故事。一旦是故事了,那说也没有用了。谁知道是不是故事?反正我打算当它是故事了。我会很强,但不是现在。引用我母亲的名言:你跳着脚能走几步?

咱不是上帝,是不可能想怎么地就怎么地的。要懂得取舍啊,这才是王道。鱼和熊掌不可兼得啊。

见好就收吧。

 
(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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