35、系统设计中的关键要素与策略

系统设计中的关键要素与策略

1. 物理架构设计问题

在为某一层选择合适的类集之前,需要解决许多设计问题。这些问题包括:
- 计算或网络架构选择 :如各种客户端 - 服务器架构。
- 网络实际设计 :涉及网络的拓扑结构、带宽分配等。
- 硬件和服务器软件规格 :确定合适的硬件配置和软件系统。
- 安全问题 :保障系统的信息安全。

此外,还需考虑计算机硬件和软件配置,如操作系统(Linux、Mac OSX、Windows 等)、处理器类型和速度、内存大小、数据存储以及输入/输出技术等。同时,标准化、虚拟化、网格计算、分布式计算和 Web 服务等也是重要的设计考量因素。

云计算本质上是一种分布式计算形式,它允许将平台、基础设施、软件甚至业务流程作为远程服务,由其他公司进行管理,在很多方面实现了 IT 外包。移动计算也与该层密切相关,不同设备(如手机和平板电脑)以及它们之间的通信方式(如蜂窝网络或 WiFi)都很重要。

由于 IT 对电力的大量需求,绿色 IT 也是必须解决的问题,涉及数据中心的位置、数据中心冷却、替代能源、减少消耗品、无纸化办公、能源之星合规性以及虚拟化、云计算和移动计算的潜在影响等。

2. 包和包图

2.1 包的概念

在 UML 中,协作、分区和层可以用更高层次的构造——包来表示。包类似于计算机上的文件夹,在 Java 等编程语言中,包实际上就是以文件夹形式实现的。包是一种通用构造,可应用于

先展示下效果 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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