cppcheck的AIX系统移植

本文详细记录了在AIX系统上安装cppcheck遇到的问题和解决过程,包括依赖库pcre的安装与配置,以及最终成功安装cppcheck的步骤。适合在AIX环境下进行代码静态检查的开发者参考。

cppcheck是一个开源的静态代码检查工具,使用cppcheck对代码进行检查可以测试代码中编译器无法找出的逻辑错误及内存泄露等内容,能很大程序上方便程序员找出代码中的隐藏错误,cppcheck for linux的下载地址是:http://sourceforge.net/projects/cppcheck/files/cppcheck/

目前有一项工作就是在部门内推广cppcheck,在部门的开发机器上安装cppcheck。本来挺简单的事情,结果在安装的时候出现了一堆问题。总结一下安装经验。

1、测试机安装。开始在自己的虚拟机fedora上安装,没有任何问题,下载好安装包,解压,make install,就折腾完了。

2、开发机linux上安装,也没有啥问题。

3、开发机aix系统上安装,开始出现问题了。首先是机器上没有安装pcre-devel,在安装pcre时遇到不少乱七八糟的问题。aix的版本是6.1,在编译pcre时,遇到的问题alchel版本不对等各种问题,最后安装了一个版本较低的pcre。在编译时,需要修改export CXX=“xlC”,export CXXFLAGS=“-q64” 然后还有其他的编译问题。折腾完pcre之后,开始编译cppcheck,最终总结是,可以安装cppcheck1.49版本,更高的编译时会遇到各种的错误。编译1.49版本的不需要指定配置文件目录。

源码地址: https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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