5、Awk与Gawk使用指南

Awk与Gawk使用指南

1. POSIXLY_CORRECT设置及使用建议

在Bourne兼容的shell(如Bash)中,若要设置 POSIXLY_CORRECT 变量,需在主目录下的 .profile 文件添加如下内容:

POSIXLY_CORRECT=true
export POSIXLY_CORRECT

在C shell兼容的shell中,则在主目录的 .login 文件添加以下内容:

setenv POSIXLY_CORRECT true

不过,日常使用中不建议设置 POSIXLY_CORRECT ,但它对测试程序在其他环境的可移植性很有帮助。

2. 其他命令行参数

命令行上的额外参数通常被视为按指定顺序处理的输入文件。但如果参数形式为 var=value ,则是将 value 赋值给变量 var ,并非指定文件名。例如:

awk -f program.awk file1 count=1 file2

这里的 count=1 就是变量赋值,而非文件名。

所有命令行参数会

(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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