1、深入探索技术发展周期与遗留系统现代化

深入探索技术发展周期与遗留系统现代化

在当今科技飞速发展的时代,遗留系统的现代化改造成为了众多组织面临的重要挑战。让我们一同深入探讨技术发展的周期特性以及遗留系统现代化的相关要点。

遗留系统现代化的重要性与挑战

随着时间的推移,大量旧有技术仍在各组织中发挥作用。从政府部门到非营利组织,再到各类企业,遗留系统无处不在。然而,许多软件工程师认为遗留系统现代化的话题与自身职业发展无关,这导致组织在现代化改造过程中反复陷入相同的困境。

例如,很多人惊讶地发现,COBOL 仍在金融领域广泛应用,大部分网站仍使用 PHP 编写,还有企业在招聘具备 ActionScript、Flash 和 Visual Basic 技能的软件工程师。实际上,遗留系统的现代化改造并非仅仅是技术问题,人的因素往往更为关键。获取实施变革所需的时间和资源、激发变革的意愿并保持动力、管理组织内部的沟通等,这些都是极具挑战性的任务。

技术发展的周期性

技术的发展并非线性的,而是呈现出周期性的特点。以一个 2016 年遇到的奇特系统为例,一个用 Java 编写的普通 Web 应用程序连接到一台 20 世纪 60 年代的大型主机,该主机使用磁带存储数据。为了使这个古老的系统能够快速响应现代互联网的请求,组织在中间配置了新的大型主机(Unisys ClearPath Dorados)作为缓存,每周从旧主机获取一次数据更新。

一位工程师的观点深刻地改变了对遗留系统现代化的理解:“云与大型机上的旧分时共享方案有何不同?”实际上,二者在共享资源使用收费、通信线路和协议、客户端/服务器模型等方面都非常相似,只是接口和编程语言有所差异。

软件工程师在进行

(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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