Linux学习笔记(一)

1、进入超级用户指令: su -,再输入root密码即可。默认的root密码是随机的,每次开机都会生成一个root密码,可以通过sudo passwd 指令修改密码,enter即可。
2、对Vi才刚接触,理解的不是很深,只会两条语句: vi 文件名,创建一个新文件,连续按两次大写Z可保存并退出Vi。可以通过gedit 文件名 来创建一个新的文件。
3、创建文件夹  mkdir 文件名;
      删除空文件 rmdir 文件名;
      删除单个文件 rm 文件名;
      删除整个文件夹 rm -r 文件名;
      清屏操作 clear;
      查看当前文件夹 ls/dir;
      退出终端 exit;
4、编译C程序指令 gcc file.c -o app;键入./app 运行。
      编译C++程序指令 g++ file.cpp -o app;键入./app运行。
      终止程序指令 ctr+c。
5、cd 文件夹名  进入该目录;
      cd .. 返回上级目录;
      cd  返回根目录。
6、才安装emacs,感觉比较好用,有待深入了解。
(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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