5、契约编程与运算符重载

契约编程与运算符重载

1. 契约编程概述

契约编程(Contract Programming)是一种编程范式,它通过在函数或方法中定义前置条件、后置条件和不变式来确保代码的正确性和可靠性。D语言提供了丰富的契约编程支持,使得开发者可以轻松地在代码中加入契约,从而增强程序的健壮性。

1.1 前置条件

前置条件是指在调用某个函数或方法之前必须满足的条件。通过定义前置条件,可以确保传入的参数符合预期,从而避免因无效输入导致的错误。在D语言中,前置条件使用 in 关键字来定义。

void divide(int numerator, int denominator) in {
    assert(denominator != 0, "Denominator cannot be zero.");
} body {
    // Function body
}

1.2 后置条件

后置条件是指函数或方法执行完毕后必须满足的条件。通过定义后置条件,可以确保函数的返回值或状态变化符合预期。在D语言中,后置条件使用 out 关键字来定义。

int add(int a, int b) out(result) {
    assert(result == a + b, "Addition result is incorrect.");
} body {
    return a + b;
}

1.3

(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)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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