工作心态

本文分享了多年工作经历中遇到问题时的心态调整方法与解决策略,包括正视失败、合理定位问题、聚焦可解决事项等方面的经验,强调了正确心态的重要性。
工作多年面对了很多棘手的问题,总结起来最终解决这些问题靠的不仅仅是“术”,还有人的“心态”。

1、始终牢记

失败出现的速度往往远远超过成功。每次的失败都是为成功清除了道路上的陷阱,你就更加接近成功!

2、对于陷于僵局的问题时,常问问自己下面几个问题

* 我为什么在这里?
* 我正在做什么?
* 我怎么到这里?
* 我想去哪里呢?
* 我怎么到达那里?

3、对于问题,我们牢记

有些问题是可以解决的,但有一些问题你是无法修复的,请集中于那些你可以解决的,绕过那些你无法解决的。

4、真相

很多时候,你正在寻找的是就在你面前,你却视而不见
有时候,退一步海阔天空,何必要钻牛角?
有时候,换个角度看看这个问题,原来那么简单

5、我们的做法
停下脚步;深吸一口气;从全局考虑;优先考虑什么是重要的;不要劳神费力在解决小问题上。

心态不对,术再多,带来的是对你身心的摧残!
(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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