10、平台选择、自动化管理与自我修复策略

平台选择、自动化管理与自我修复策略

1. 亲自体验与产品选择

当不确定哪种产品适合自己时,建议亲自安装和测试每个平台。可以选择一个简单的用例,如搭建一个 Web 服务器,无需安装操作系统,只需安装并启动服务将系统转变为 Web 服务器。这些任务在不同产品的官方文档中应该很容易找到。通过这种方式,可以从以下几个方面比较产品:
- 文档情况
- 平台安装的难易程度
- 代码编写和运行的简易性
- 入门的学习曲线陡峭程度

这些比较点有助于向组织相关人员展示评估结果,并为测试不同产品所花费的时间提供合理依据。

2. 企业版、社区版与成本考量

在选择产品时,需要考虑是使用企业版产品还是社区版产品。有些组织会因合规监管要求等原因,在瞬间做出选择。但除了这些因素,还需考虑产品带来的真实成本,这不仅包括供应商的许可或订阅费用,还包括使平台为组织发挥有效作用所需付出的努力成本。很多供应商会用漂亮的示例和预构建的用例推销产品,却可能忽略解释所需的培训或使产品发挥作用所需的时间,这可能误导新用户认为平台开箱即用,最终导致平台闲置。因此,在测试产品时,要考虑让组织有效使用产品所需的努力。

3. 产品生命周期

产品的路线图信息几乎和产品本身一样重要。即使产品功能强大且有吸引力,但如果其生命周期短且不再发布新版本,那就是在浪费时间和组织的资金。在确定选择任何产品之前,要确保其路线图健康。

4. 利用管理工具实现自动化

4.1 状态管理

自动化平台或资产(estate)管理工具的一个重要特性是能够管理资产的状态。需要配置资产或自动化平台

(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)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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