17、SAS信息格式与语句详解

SAS信息格式与语句详解

一、ZDVw.d信息格式

ZDVw.d信息格式依赖于操作系统环境。例如,在IBM大型机上,除最后一个高半字节外,ZDVw.d要求所有高半字节都为F。与之对比,ZDw.d信息格式除与符号相关的半字节外,会忽略所有字节的高半字节。在IBM大型机上,最后一个高半字节接受的值范围是A - F,其中A、C、E和F为正值,B和D为负值,低半字节必须是0 - 9的数字,这与ZD格式相同。

不同的操作系统环境以不同的方式存储分区十进制值。不过,如果分区十进制值是在运行SAS的同一类型操作系统环境中创建的,ZDVw.d信息格式读取这些值会得到一致的结果。

ZDVw.d信息格式的功能与ZDw.d信息格式类似,但有一个例外:ZDVw.d会验证输入字符串,不允许无效数据。

示例代码如下:

input @1 test zdv4.;

数据行及结果如下:
| 数据行 | 结果 |
| ---- | ---- |
| F0F1F2C8 | 128 |

这里的数据行包含以分区十进制形式存储的二进制数的十六进制表示。该示例在IBM大型机上运行,结果可能因操作系统环境而异。

二、SAS国家语言支持(NLS)信息格式

SAS国家语言支持(NLS)提供了多种信息格式,按类别总结如下:

类别 信息格式 描述
先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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