17、深入探究 Bash 脚本的流程控制与命令行处理

深入探究 Bash 脚本的流程控制与命令行处理

1. 代码优化任务

在 Bash 脚本编写中,有时需要对代码进行优化以满足特定需求。比如,要修改代码使其递归进入子目录的最大深度为 8 层,因为超过这个深度,输出行可能会溢出屏幕右侧。可以参考 TAB 键的实现思路来完成这个修改。另外,还需要改变输出格式,使其包含虚线,并在每个目录后添加一个空行,示例如下:

.
|
|-------adventure
|       |
|       |-------aaiw
|       |       |
|       |       |-------dodo
|       |       |-------duchess
|       |       |-------hatter
|       |       |-------march_hare
|       |       |-------queen
|       |       |-------tarts
|       |
|       |-------biog
...

实现这个输出格式,至少需要两个包含字符 “|” 和 “-” 的变量。

2. 算术 for 循环

标准形式的 for 循环在大多数编程语言中可以迭代指定范围的值,但在 Bash 中,标准 for 循环无法完成这个任务。不过,Bash 2.0 引入了一种新的 for 循环风格,即算术 for 循环,后续会在介绍算术运算时详细讲解。

3. case 语句

case 语句是一种强大的流程控制结构。在 Pascal 中的 case 语句以及 Ja

Kriging_NSGA3_Topsis克里金预测模型做代理模型多目标遗传3代结合熵权法反求最佳因变量及自变量(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于克里金(Kriging)代理模型、多目标遗传算法NSGA-III和TOPSIS决策方法相结合的技术路线,用于反求最优的因变量及对应的自变量组合。该方法首先利用克里金模型对复杂系统进行近似建模,降低计算成本;随后通过NSGA-III算法进行三代多目标优化,获得帕累托前沿解集;最后结合熵权法确定各目标权重,并使用TOPSIS方法从解集中筛选出最接近理想解的最佳方案。整个流程在Matlab平台上实现,适用于工程优化中高耗时仿真模型的替代多目标折衷分析。; 适合人群:具备一定数学建模基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事工程优化设计的工程师;熟悉代理模型、遗传算法多属性决策方法的学习者优先。; 使用场景及目标:①解决计算昂贵的多目标优化问题,如结构设计、能源系统参数优化等;②掌握克里金代理模型构建、NSGA-III算法应用及熵权-TOPSIS集成决策的全流程实现;③复现高水平学术论文中的优化方法,提升科研创新能力。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐步调试运行,理解每一步的数据流向算法逻辑,重点关注代理模型精度验证、NSGA-III参数设置及熵权法权重计算过程,以实现对整体方法的深入掌握灵活应用。
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