10、XML Schema 结构详解

XML Schema 结构详解

1. XML Schema 结构概述

定义 XML 文档结构是一项复杂的任务,理解 XML Schema 中相互关联的概念需要反复阅读。建议先学习最基本的结构,再关注高级特性。以下是定义文档结构的基本步骤:
1. 通过元素定义在模式级别定义文档的根元素。
2. 根元素具有复杂类型。
3. 复杂类型声明将其他(全局和局部)元素组合在一起,这些元素可能具有复杂类型或简单类型。
4. 这种组合通过由序列、选择或包组成的模型组实现。
5. 粒子可以通过引入基数约束进一步限制模型组。

2. XML 文档的层次结构

XML 文档具有清晰的层次结构,有一个根元素,根元素有子元素,子元素又可以有其他子元素,依此类推。每个元素还可以有属性。
在模式级别,可以定义两种类型的元素:
- 第一个元素定义指定所有文档实例的根元素。
- 模式级别后续的元素声明用于指定全局元素。它们可能会或可能不会出现在实例文档中,并且肯定不会出现在根位置。这组元素定义充当元素定义的本地库。

3. 元素和复杂类型

在 XML Schema 中,元素使用 element 子句定义:
| Name | Attributes | Contains |
| — | — | — |
| element | (abstract | final)?, block?, (default | fixed)?, form?, id?, maxOccurs?, minOccurs?, (name | ref), nillable?

(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)与多目标遗传算法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,体现了其科学性与实用性。; 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,提升科研可信度与效率;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与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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