加深AX,BX,CX,DX寄存器的印象

本文介绍了8位数据和16位数据的概念,以及8位寄存器和16位寄存器的区别。在使用汇编指令如`mov`时,强调了数据与寄存器位数一致性的原则。通过实例展示了当加法运算超出寄存器最大值时,如何观察和处理溢出情况,包括16位加法和8位运算。通过调试工具如`debug`的命令来演示这些操作,如`-a`写入指令,`-t`执行,`-r`查看寄存器,`-d`查看内存,`-u`解释指令,`-e`修改内存。

什么是8位数据  16位数据

什么是8位寄存器   16位寄存器

在使用mov指令时,要保证数据与寄存器之间位数的一致性

 

 注意:数据与寄存器之间要保持一致性 8位寄存器给8位寄存器   8位数据给8位寄存器  16位数据给16位寄存器

 debug中只认识16进制

mov al,0005(error)··

这里只是移动指令,那么我们进行数据处理,比如加法超过了al或者ax表示的最大值怎么办?

做实验,看一下加法超过寄存器的最大值会怎么样。

-a:以汇编指令的形式向内存中写入指令

-t:执行CS:IP指向的内存单元处的指令

-r:查看、修改CPU中寄存器的内容

-d:查看内存中的内容

-u:将内存中的内容解释为机器指令和对应的汇编指令

-e:修改内存中的内容(可以写入数据、指令,在内存中,他们实际上没有区别)

dosbox -debug -a

mov ax,18

mov ah,78

add ax,8      ——》ax=ax+8         16位加法

mov bx,ax

add ax,bx       16位加法

Mov ax,0

mov ax,93H

add al,95H      8位寄存器进行8位运算  保存8位数据

mov ax,0

mov al,90H

add ax,05H         十六位加法       寄存器是互相独立的    AL就是AL   AH就是AH  不会互相影响    (高位舍弃 ,实际是保存到其他地方去了,并没有消失)

        16位寄存器 进行16位运算  保存16位数据

(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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