网络通讯(IP设置/路由设置/TELNET/FTP控制/FTP使用)3

本文介绍了多种用于进程管理和内存监控的工具,如ps、vmstat、pmap等,并详细解释了它们的功能及使用方法,还涵盖了核心文件设置、线程堆栈信息查看等方面的内容。
进程管理
ps 列出当前系统上运行的进程
kill 向进程发信号
pgrep 查出给定进程名的进程号
pkill 向给定的进程名发信号
cron 按照crontab中的规定时间执行指定命令的守护进程

内存管理
如下列表是各种不同的内层监控方法
工 具 工具位置 报告内存应用的性能 页面操作情况的报告
vmstat /usr/bin 基本 仅系统范围
ps /usr/bin 进程大小 ――
swap /usr/bin 交换区分配 ――
wsm Engineering/free 工作集大小 ――
ipcs /usr/bin System V共享内存 ――
MemTool Engineering/download 进程/文件系统的缓存 ――
msmstat Engineering/download 和vmstat一样 文件系统,应用程序和共享库的页面调度中断
pmap /usr/proc/bin 进程地址映射 ――
pmap –x /usr/proc/bin 进程物理内存应用,包括进程中共享内存的大小 ――
crash /usr/bin/crash 内核内存的应用 ――
dbx SPARCworks 内存泄漏(leak) ――

CORE文件设置与查询
coreadm
设置“每进程”和“全局”两个core文件转储模式,用以指定core文件的转储路径和文件名,二者可以相互独立地启用或禁用。
#coreadm -g /opt/corefiles/core.%f.%p
#coreadm -e global
#coreadm -e global -g /opt/corefiles/core.%f.%p
pstack
可以列出每条线程的堆栈信息

gcore
获取运行进程的core映像,格式如下:
gcore [-o filename] process-id...
(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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