2、深入了解 awk 编程:从基础到实践

深入了解 awk 编程:从基础到实践

1. 自由软件基金会与 GNU 项目

自由软件基金会(FSF)是一个致力于自由分发软件的生产和传播的非营利组织。它由原始 Emacs 编辑器的作者理查德·M·斯托曼(Richard M. Stallman)创立。如今,GNU Emacs 是 Emacs 最广泛使用的版本。

GNU 项目是自由软件基金会持续进行的一项努力,旨在创建一个完整的、可自由分发的、符合 POSIX 标准的计算环境。FSF 使用 GNU 通用公共许可证(GPL)来确保其软件的源代码始终可供最终用户使用。GPL 适用于 gawk 的 C 语言源代码。若想在线了解 FSF 和 GNU 项目的更多信息,可访问 GNU 项目的主页。

有一本书的信息是免费的,其机器可读的源代码随 gawk 一同提供。这本书历经了多个版本。保罗·鲁宾(Paul Rubin)撰写了《GAWK 手册》的第一稿,约 40 页。黛安·克洛斯(Diane Close)和理查德·斯托曼对其进行了改进,产生了一个约 90 页的版本,该版本仅勉强描述了原始的“旧”版 awk。1988 年秋季开始对该版本进行进一步工作,随着工作推进,FSF 发布了几个预发布版本(编号为 0.x)。1996 年,随着 gawk 3.0.0 的发布,1.0 版问世。FSF 以《GNU Awk 用户指南》为标题发布了前两版。SSC 以《Effective awk Programming》为标题发布了两版,O’Reilly 在 2001 年发布了第三版。当前版本保持了先前版本的基本结构,FSF 4.0 版对内容进行了全面审查和更新,删除了所有对 4.0 之前 gawk 版本的引用,且新增了第 14 章。FSF 4.1 版(O’Reilly

(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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