简单的MForcal模块例子

本文介绍MForcal模块编译的基本概念与使用方法,包括如何定义正负模块号表达式,以及如何通过#MODULE#和#END#指令来创建子模块,并利用#USE#指令调用其他模块。

简单的MForcal模块例子

MForcal在编译时,将源程序中的表达式编译为一个或多个模块,MForcal会对每一个模块进行加锁。编译时首先设置起始模块,也称主模块(并非Forcal的0#模块,恰恰相反,MForcal不会将任何一个表达式编译为0#模块,定义主模块是为了与源程序中的其他模块相区别),以后每当遇到#MODULE#,开始编译为一个新的模块,称为子模块,而每当遇到#END#,回到主模块的编译。即#MODULE##END#之间的表达式定义为一个子模块,子模块之间不能嵌套定义。注意#MODULE##END#必须位于表达式的开头。在模块中,以~开头的表达式被编译为正模块号表达式,能被其他模块访问到,其余的表达式均被编译为负模块号表达式,其他模块无法访问。所有模块的模块号由MForcal或程序员指定,不会重复,也不会被编译为0#模块。在源程序的任何地方,可用指令#USE#调用另一个模块。

建议模块公有表达式的命名格式为模块名加函数名,即:ModuleName_FunctionName。

#MODULE# //定义一个子模块,模块名为Module1;
i:set(x::add)= add=x;
//模块号为负,只能被该模块的表达式所访问;
i:get(::add)= add;
//模块号为负,只能被该模块的表达式所访问;
~i:Module1_set(x)= set(x);
//模块号为正,任意模块包括本模块均可访问;
~i:Module1_get()= get();
//模块号为正,任意模块包括本模块均可访问;
#END#
//子模块定义结束,可缺省;

#MODULE#
//定义一个子模块,模块名为Module2;
i:set(x::add)= add=x;
//模块号为负,只能被该模块的表达式所访问;
i:get(::add)= add;
//模块号为负,只能被该模块的表达式所访问;
~i:Module2_set(x)= set(x);
//模块号为正,任意模块包括本模块均可访问;
~i:Module2_get()= get();
//模块号为正,任意模块包括本模块均可访问;
#END#
//子模块定义结束,不可缺省;

i:set(x::add)= add=x;
//主模块中的表达式。
i:get(::add)= add;
//主模块中的表达式。
i:set(33);
//主模块中的表达式。

Module1_set(11);
//主模块中的表达式。
Module2_set(22);
//主模块中的表达式。
Module1_get();
//主模块中的表达式。
Module2_get();
//主模块中的表达式。

get(); //主模块中的表达式。

基于粒子群优化算法的p-Hub选址优化(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于粒子群优化算法(PSO)的p-Hub选址优化问题的研究与实现,重点利用Matlab进行算法编程和仿真。p-Hub选址是物流与交通网络中的关键问题,旨在通过确定最优的枢纽节点位置和非枢纽节点的分配方式,最小化网络总成本。文章详细阐述了粒子群算法的基本原理及其在解决组合优化问题中的适应性改进,结合p-Hub中转网络的特点构建数学模型,并通过Matlab代码实现算法流程,包括初始化、适应度计算、粒子更新与收敛判断等环节。同时可能涉及对算法参数设置、收敛性能及不同规模案例的仿真结果分析,以验证方法的有效性和鲁棒性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法理论知识的高校研究生、科研人员及从事物流网络规划、交通系统设计等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决物流、航空、通信等网络中的枢纽选址与路径优化问题;②学习并掌握粒子群算法在复杂组合优化问题中的建模与实现方法;③为相关科研项目或实际工程应用提供算法支持与代码参考。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐段理解算法实现逻辑,重点关注目标函数建模、粒子编码方式及约束处理策略,并尝试调整参数或拓展模型以加深对算法性能的理解。
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