Manifest

本文探讨了Scala中的类型擦除问题,以及如何通过清单(Manifest)来解决在编译时未知类的情况下创建原生数组的问题。类型关系运算符被视为近似值,因为类型一致性在清单中并未完全体现。示例代码展示了如何使用Manifest进行数组创建,以及如何检查类型间的近似子类型关系。此外,还展示了如何获取方法的返回类型信息。

清单[T]是类型T的晦涩描述符。它的支持用途是作为类实例提供对类型擦除的访问,如果类在编译时未知,这是创建原生数组所必需的。
A Manifest[T] is an opaque descriptor for type T. Its supported use is to give access to the erasure of the type as a Class instance, as is necessary for the creation of native Arrays if the class is not known at compile time.

类型关系运算符<:<和=:=应仅被视为近似值,因为类型一致性的许多方面在清单中尚未得到充分体现。
The type-relation operators <:< and =:= should be considered approximations only, as there are numerous aspects of type conformance which are not yet adequately represented in manifests.


scala> def arr[T] = new Array[T](0)   
<console>:11: error: cannot find class tag for element type T
       def arr[T] = new Array[T](0)
                    ^

scala> def arr[T](implicit m: Manifest[T]) = new Array[T](0)
arr: [T](implicit m: Manifest[T])Array[T]

scala> def arr[T: Manifest] = new Array[T](0)               
arr: [T](implicit evidence$1: Manifest[T])Array[T]

scala> def isApproxSubType[T: Manifest, U: Manifest] = manifest[T] <:< manifest[U]
warning: there was one deprecation warning; re-run with -deprecation for details
isApproxSubType: [T, U](implicit evidence$1: Manifest[T], implicit evidence$2: Manifest[U])Boolean

scala> isApproxSubType[List[String], List[AnyRef]]
res5: Boolean = true

scala> isApproxSubType[List[String], List[Int]] 
res6: Boolean = false

scala> def methods[T: Manifest] = manifest[T].runtimeClass.getMethods
 
methods: [T](implicit evidence$1: Manifest[T])Array[java.lang.reflect.Method]

scala> def retType[T: Manifest](name: String) =
   methods[T] find (_.getName == name) map (_.getGenericReturnType)
     | retType: [T](name: String)(implicit evidence$1: Manifest[T])Option[java.lang.reflect.Type]

(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。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

BigDataMLApplication

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付:¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足,请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值