40、C++ 自定义数据类型与面向对象编程

C++ 自定义数据类型与面向对象编程

1. 引言

在 C++ 编程中,类是非常基础且重要的工具。面向对象编程(OOP)是一种编程风格,它基于定义自己的数据类型(即类)来编写程序。在深入学习类的语言、语法和编程技术之前,我们先来了解一下面向对象编程的基本概念以及它与我们现有编程知识的关系。

2. 面向对象编程基础
  • 与过程式编程的对比 :在学习 C++ 过程中,我们之前接触的大多是过程式编程,它是基于基本数据类型来编写解决方案的。而面向对象编程的本质是根据要解决的问题领域中的对象来编写程序,这就需要在程序开发过程中设计一套适合问题上下文的类型。
    • 例如,编写一个银行账户管理程序,可能需要 Account Transaction 等数据类型;编写一个棒球比赛得分分析程序,可能需要 Player Team 等类型。
    • 基本数据类型很难很好地模拟现实世界的对象。比如,仅用 int double 等基本数据类型无法真实地模拟一个棒球运动员,需要多种类型的多个值才能有意义地表示。
  • 类的作用 :类提供了解决方案。类类型可以是其他类型(基本类型或其他类类型)变量的组合,并且类的定义中还可以包含函数。
    • 例如,我们可以定义一个名为 Box 的类,它包含存
(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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