8、Swift 编程:函数、枚举与闭包的深度解析

Swift 编程:函数、枚举与闭包的深度解析

函数基础:参数与签名

在 Swift 编程中,函数是实现特定功能的代码块。使用省略号( ... )可以表示可变参数,不过一个函数只能有一个可变参数,且它可以出现在参数列表的任意位置。在可变参数之后定义的参数必须有参数名,并且调用带有可变参数的函数时,所有参数必须是同一类型。

函数的签名是 Swift 唯一标识函数的方式,它由函数名、参数名和类型以及返回类型(如果有)组成。例如:

func addString(a: String, to b: String)
func addString(_ a: String, to b: String)

这两个函数虽然名称相同,但签名不同。第一个函数的参数名是 a: to: ,第二个是 _: to: 。另外,函数的返回类型也是签名的一部分。如果返回类型不同,即使函数名和部分参数相同,也被认为是不同的签名。不过,函数命名应反映其功能或与参数的交互方式,避免出现名称与功能不符的情况。

可以传递给函数的内容非常广泛,包括任何 Swift 值,如字符串、布尔值、整数、字符串数组等,表达式、变量和常量也能作为参数传递。

每个函数都有类型,由参数类型和返回类型组成。例如:

var manipulateInteger: (Int, Int) -
(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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