要考试了

今天是2005.12.12.
我们下星期就要开始期末考试了。压力好大。我快入党了,所以这个学期千万不能再挂科了。(有逻辑

吗?没办法...)所以我这段时间不会怎么上网了,要好好复习,数学物理方程这门课从开学到现在我还

没有看过书。现在最急的就是这门课了。

这个学期我都干了什么?
前两个月精力花在魔术上了,虽然小有成就,但是编程一下子荒废了。这段空隙可以从我的blog看得出

来,有几个月一篇文章都没有。(为什么突然想学魔术?因为刘德华,偶像是华仔,很自然我就迷上魔

术了。)两个月后,基本上网上能学的魔术,电驴上能下得到的VCD,我都学了看了,终于能够结束,但

猛的一惊——技术已经远远落后了好多以前基础比我差的朋友了,而时间却已经不多了,过完寒假就是

大三下学期,前段时间超级郁闷,大学悄悄地过了一大半我却在技术上还没有什么成就。经过仔细的思

考,我痛定思痛,又一次地深深的自我批评并恢复自信,好好学习。我要抓紧以后的宝贵时间从头学起

,只要能坚持和认真学习,我相信我的在这方面的天赋。上个星期我把《Thinking in Java》又好好从

头到尾好好看了一遍,基本恢复了元气。在网上仔细找资料学习、了解,把J2EE大致学习路线弄了个清

楚,简单的复习了eclipse的RCP,但是从现在开始又要中断3个星期了。

这次寒假我的学习计划大致是学习《Servlet与JSP核心编程(第2版)》和《精通EJB(第三版)》这两

本书。有时间就关注一下RCP。
(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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