14、Unix哲学的智慧:构建高效系统的秘诀

Unix哲学的智慧:构建高效系统的秘诀

1. 小部件组合的大力量

在木工行业,羊角锤一直是不可或缺的工具,它集钉钉子和拔钉子两种功能于一身。然而,随着科技发展,钉枪在钉钉子方面已远超羊角锤,效率更高且更精准。但羊角锤的拔钉功能仍难以被替代。

软件领域也有类似情况。很多集成应用程序就像传统的羊角锤,是大型的单体程序,虽能完成任务,但包含了大量普通用户可能永远不会理解和使用的功能,给用户和系统带来负担。

而Unix构建集成应用的方式是使用小部件组合。以应用程序A和B为例,它们功能相同,但应用程序B是大型单体程序,应用程序A由多个小程序组成,每个小程序提供应用程序B的部分功能。
- 功能选择灵活性 :当只需要部分功能时,应用程序A优势明显。比如只需功能一和二,用应用程序A只需将这两部分组合;若要功能二、三、五,创建具有功能五的模块并舍弃功能一和四即可。而应用程序B则需开发者进行复杂修改。
- 开发与测试效率 :应用程序A可使用管道,避免功能改变时重新链接整个应用,加快开发和测试速度。开发者可处理更易管理的小部件。
- 并行开发优势 :应用程序A便于多个开发者并行工作。开发者会注重模块间接口正确性,减少“ spaghetti code”。
- 用户交互适应性 :应用程序A可包含独立用户界面模块,通过更换该模块适应不同用户。X Window System就是实例。

2. 追求90%解决方案

联邦快递等隔夜快递服务出现时,因其高效而令人惊叹,改变了商业运作方式

(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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