设计模式-结构型设计模式-1.装饰器设计模式(php)

设计模式类型

结构型设计模式

设计模式名称

装饰器设计模式

模式定义

装饰器模式(Decorator)属于结构型模式,又叫做包装模式。通过装饰器类将扩展的功能组件包装起来,通过装饰器类来为客户端提供透明的扩展。
装饰器模式是类的继承替代方案,就增加功能或组合功能上来说,比子类继承更加灵活。

UML

1、抽象的组件角色
具体的组件对象和抽象的装饰器共同的接口,这样客户端就能以相同的方式在组件对象与装饰器对象中交互

2、具体的组件角色
实现了抽象组件角色的具体对象,一般情况下具有基本的功能

3、抽象的装饰器角色
继承了抽象组件角色,并且用户抽象组件的一个实例的引用。装饰对象接受所有客户端的请求,并把这些请求转发给具体的组件对象,这样,就能在真实对象调用前,后增加新的功能。

4、具体的装饰器角色
负责给构件对象增加新的特性或责任。

在这里插入图片描述

应用场景

1、新特性的扩展同时衍生出大量的子类时,系统变得臃肿时
2、动态的扩展与组合不同的特性或组件,并将这种组合关系透明的交给客户端

优缺点

优点

1、动态的为一个对象添加新的特性或指责,比子类继承更加灵活
2、装饰类之间低耦合,并可扩展新职责的装饰器类,符合开放封闭原则
3、动态的删除或新增对象的指责

缺点

1、多层装饰时业务复杂度会变高

git地址

https://github.com/wonlon/Design-patterns

引言 非线性函数极值寻优是工程优化科学计算中的核心问题,传统方法在处理高维、多峰或不可导函数时往往效果不佳。神经网络与遗传算法的结合为解决这类复杂优化问题提供了新思路。本文将从计算机专业角度,详细分析神经网络遗传算法在非线性函数极值寻优中的原理、实现方法及优化策略。 混合算法原理与架构 遗传算法(GA)与神经网络(NN)的混合架构充分发挥了两者的优势:神经网络提供强大的非线性拟合能力,遗传算法则提供全局搜索能力。该混合系统的工作流程可分为三个关键阶段: 神经网络建模阶段:构建BP神经网络结构(如2-5-1),通过训练数据学习目标函数的输入输出关系。激活函数通常选择Sigmoid或ReLU,损失函数采用均方误差(MSE)。 遗传算法优化阶段:将神经网络参数编码为染色体(实数编码),以网络预测精度作为适应度函数fitness = 1/(1+MSE)。通过选择、交叉(概率0.4-0.9)变异(概率0.01-0.2)操作进化种群。 协同优化阶段:遗传算法优化后的参数初始化神经网络,再进行BP微调,形成"全局搜索+局部优化"的双重机制。 关键技术实现 神经网络建模 采用MATLAB的Neural Network Toolbox实现,关键步骤包括: net = feedforwardnet([5]); % 单隐藏层5神经元 net.trainFcn = 'trainlm'; % Levenberg-Marquardt算法 net = train(net, input, target); % 网络训练 遗传算法优化 适应度函数设计与参数编码是核心: function fitness = ga_fitness(x) = sim(net, x'); % 神经网络预测 fitness = 1/(1+mse(y-target)); end 种群规模建议50-
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