纯虚函数

 

纯虚函数
纯虚函数是一种特殊的虚函数,它的一般格式如下:
 
    class <类名>
    {
        virtual <类型><函数名>(<参数表>)=0;
        …
    };
 
    在许多情况下,在基类中不能对虚函数给出有意义有实现,而把它说明为纯虚函数,它的实现留给该基类的派生类去做。这就是纯虚函数的作用。下面给出一个纯虚函数的例子。
 
    #include <iostream.h>
 
    class point
    {
    public:
    point(int i=0, int j=0) { x0=i; y0=j; }
    virtual void set() = 0;
    virtual void draw() = 0;
    protected:
    int x0, y0;
    };
 
    class line : public point
    {
    public:
    line(int i=0, int j=0, int m=0, int n=0):point(i, j)
    {
        x1=m; y1=n;
    }
    void set() { cout<<"line::set() called./n"; }
    void draw() { cout<<"line::draw() called./n"; }
    protected:
    int x1, y1;
    };
 
    class ellipse : public point
    {
    public:
    ellipse(int i=0, int j=0, int p=0, int q=0):point(i, j)
    {
        x2=p; y2=q;
    }
    void set() { cout<<"ellipse::set() called./n"; }
    void draw() { cout<<"ellipse::draw() called./n"; }
    protected:
    int x2, y2;
    };
 
    void drawobj(point *p)
    {
    p->draw();
    }
 
    void setobj(point *p)
    {
    p->set();
   }
 
    void main()
    {
    line *lineobj = new line;
    ellipse *elliobj = new ellipse;
    drawobj(lineobj);
    drawobj(elliobj);
    cout<<endl;
    setobj(lineobj);
    setobj(elliobj);
    cout<<"/nRedraw the object.../n";
    drawobj(lineobj);
    drawobj(elliobj);
    }
 
    抽象类
 
    带有纯虚函数的类称为抽象类。抽象类是一种特殊的类,它是为了抽象和设计的目的而建立的,它处于继承层次结构的较上层。抽象类是不能定义对象的,在实际中为了强调一个类是抽象类,可将该类的构造函数说明为保护的访问控制权限。
 
    抽象类的主要作用是将有关的组织在一个继承层次结构中,由它来为它们提供一个公共的根,相关的子类是从这个根派生出来的。
 
    抽象类刻画了一组子类的操作接口的通用语义,这些语义也传给子类。一般而言,抽象类只描述这组子类共同的操作接口,而完整的实现留给子类。
 
    抽象类只能作为基类来使用,其纯虚函数的实现由派生类给出。如果派生类没有重新定义纯虚函数,而派生类只是继承基类的纯虚函数,则这个派生类仍然还是一个抽象类。如果派生类中给出了基类纯虚函数的实现,则该派生类就不再是抽象类了,它是一个可以建立对象的具体类了。
(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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