25、自动化部署:Azure DevOps 与 AWS 集成实践

自动化部署:Azure DevOps 与 AWS 集成实践

1. 管道创建

在设计阶段,定义了三个逻辑管道,并将其转换为两个 BPMN 模型,即 myapp-pipeline myapp-production-deployment 。这两个 BPMN 模型分别映射到同名的技术管道,具体映射关系如下表所示:
| 逻辑管道 | 技术管道名称 | 实现的 YAML 文件 |
| — | — | — |
| 与功能分支关联的管道 | myapp-pipeline | pipeline.yml |
| 与主分支关联的主管道 | myapp-pipeline | pipeline.yml |
| 与主分支关联的生产部署管道 | myapp-production-deployment | prod-deployment.yml |

假设这两个管道已在 Azure DevOps 中创建,并且引用了相应的 YAML 文件。

2. 配置变量组

Azure DevOps 具有变量组功能,可在窗口左侧的主菜单项“Library”中找到。管道会使用变量组中定义的变量,主要使用的四个变量组如下:
- generic :包含通用配置信息,如用户邮箱、CDK 版本、Node.js 版本等。
- semver :用于管理版本号相关信息,如上次更新年份和次要版本号。
- test :代表 AWS 测试环境的配置,包括 AWS 账户、区域和

(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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