软件优化 例子
PDCA循环的应用实例
PDCA循环的应用实例PDCA循环的应用实例PDCA循环，即Plan-Do-Check-Act循环，是一种管理方法论，被广泛应用于各个领域，以提高工作效率和质量。
本文将以几个实际的应用例子，深入探讨PDCA循环的运用，展示其在不同环境下的价值和意义。
1. 软件开发中的PDCA循环在软件开发过程中，PDCA循环被广泛运用于质量控制和项目管理。
团队根据客户需求和项目目标，制定详细的计划（Plan），包括确定项目范围、制定进度计划和资源分配等。
在实施阶段（Do），团队根据计划进行软件开发，并进行代码编写、测试和集成等工作。
在代码编写完毕后，进行测试和代码复审等质量检查（Check），以确保软件的质量和功能符合要求。
根据测试结果和反馈，对软件进行改进和优化（Act），并进入下一轮循环。
通过不断的PDCA循环，软件开发团队能够不断优化开发流程，提高软件质量和用户满意度。
2. 生产制造领域中的PDCA循环PDCA循环在生产制造领域也有广泛的应用。
以汽车生产为例，生产团队根据市场需求和产品规格制定生产计划（Plan），确定生产线布局和生产工艺。
在生产阶段（Do），生产团队会按照计划进行汽车生产，包括零部件制造、装配和测试等环节。
随后，进行质量检查和性能测试（Check），以确保生产的汽车符合质量标准和技术要求。
根据检查结果和用户反馈，对生产流程和产品进行改进和优化（Act），并进行下一轮循环。
通过PDCA循环的应用，生产制造企业可以不断改进生产过程，提高产品质量和生产效率。
3. 市场营销中的PDCA循环PDCA循环在市场营销中也扮演着重要的角色。
为了提高产品销量和市场占有率，市场营销团队需要制定合理的市场计划（Plan），包括确定目标市场、制定推广策略和销售渠道等。
在推广和销售阶段（Do），团队实施市场计划，并进行广告宣传、促销活动和销售推广等。
通过市场反馈和销售数据的分析（Check），团队评估市场计划的有效性和销售情况。
matlab调用cplex求解优化问题编程简单例子
Matlab是一种强大的科学计算软件，它不仅可以进行数据分析和可视化，还可以进行数值计算和优化问题求解。
而Cplex是一种著名的数学优化软件包，可以用来解决线性规划、整数规划、混合整数规划等问题。
在本文中，我们将介绍如何在Matlab中调用Cplex来求解优化问题，并给出一个简单的例子，帮助读者更好地理解这个过程。
【步骤】1. 安装Matlab和Cplex我们需要在电脑上安装Matlab和Cplex软件。
Matlab全球信息湾上有学术版可以免费下载，而Cplex是商业软件，需要购买授权。
安装完成后，我们需要将Cplex的路径添加到Matlab的搜索路径中，以便Matlab可以找到Cplex的相关函数。
2. 编写Matlab脚本接下来，我们需要编写一个Matlab脚本来调用Cplex求解优化问题。
我们需要定义优化问题的目标函数、约束条件和变量范围。
我们可以使用Cplex的函数来创建优化问题，并设置相应的参数。
我们调用Cplex的求解函数来求解这个优化问题。
以下是一个简单的例子：定义优化问题f = [3; 5; 2]; 目标函数系数A = [1 -1 1; 3 2 4]; 不等式约束系数b = [20; 42]; 不等式约束右端项lb = [0; 0; 0]; 变量下界ub = []; 变量上界创建优化问题problem = cplexoptimset();problem.Display = 'on'; 显示求解过程[x, fval, exitflag, output] = cplexmilp(f, A, b, [], [], [], [], lb, ub, [], problem);显示结果disp(['最优解为：', num2str(x)]);disp(['目标函数值为：', num2str(fval)]);disp(['退出信息为：', output.cplexstatusstring]);```在这个例子中，我们定义了一个线性整数规划问题，目标函数为3x1 + 5x2 + 2x3，约束条件为x1 - x2 + x3 <= 20和3x1 + 2x2 + 4x3 <= 42。
Surpac-境界优化
境界优化GEMCOM国际软件公司SURPAC中国办事处版权GEMCOM国际软件公司（Gemcom Software International Inc）保留对本手册的所有权利。
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我们将根据软件的版本升级而进行更新，力求与SURPAC软件的发展相一致。
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优化设计的案例
优化设计的案例
优化设计的案例有很多，以下是几个常见的例子：
1. 网页加载速度优化：通过压缩图片、合并和压缩CSS和JavaScript文件、使用浏览器缓存等方式，减少网页加载时间，提高用户体验。
2. 生产线优化：通过重新设计生产线布局、使用更高效的设备、优化工作流程等方式，提高生产效率，降低生产成本。
3. 交通流量优化：通过优化道路布局、调整信号灯时间、引导车辆流动等方式，减少交通拥堵，提高交通效率。
4. 产品设计优化：通过用户调研和反馈，改进产品的功能、界面和用户体验，提高产品的竞争力和用户满意度。
5. 数据库查询优化：通过优化数据库索引、调整查询语句、合理设计数据结构等方式，提高数据库查询速度和性能。
6. 系统架构优化：通过重新设计系统架构，拆分和解耦模块、引入缓存和负载均衡等方式，提高系统的可扩展性和稳定性。
这些案例都是根据具体的问题和目标进行优化设计，通过合理的分析和改进，提高了效率、降低了成本、提升了用户体验等方面的表现。
pdca模型管理项目的例子
pdca模型管理项目的例子PDCA（Plan-Do-Check-Act）模型是一种项目管理方法，它通过循环的方式不断优化项目的执行过程。
下面列举了10个以PDCA模型管理项目的例子。
1. 软件开发项目：在软件开发项目中，团队可以根据PDCA模型的步骤进行规划、实施、检查和调整。
首先，在规划阶段，团队成员会制定项目计划、任务分工和时间表。
然后，在实施阶段，团队成员会按照计划进行编码、测试和集成。
接下来，在检查阶段，团队会进行代码审查、系统测试和用户体验测试。
最后，在调整阶段，团队会根据测试结果和用户反馈进行修复和改进。
2. 建筑工程项目：在建筑工程项目中，PDCA模型可以用于管理施工过程。
在规划阶段，项目团队会制定施工计划、资源调度和质量控制措施。
在实施阶段，施工人员会按照计划进行土建、装修和设备安装。
在检查阶段，质量检验人员会对施工质量进行抽样检查和测试。
在调整阶段，团队会根据检查结果进行整改和改进。
3. 市场推广项目：在市场推广项目中，PDCA模型可以用于优化市场营销策略。
在规划阶段，团队会制定市场调研计划、竞争分析和目标市场定位。
在实施阶段，团队会执行市场推广活动，如广告投放、促销活动和公关策略。
在检查阶段，团队会通过市场数据分析和消费者反馈来评估推广效果。
在调整阶段，团队会根据评估结果调整推广策略和预算分配。
4. 新产品开发项目：在新产品开发项目中，PDCA模型可以用于管理产品研发过程。
在规划阶段，团队会制定产品需求规格、技术方案和开发计划。
在实施阶段，团队会进行产品设计、制造和测试。
在检查阶段，团队会对产品进行质量检验和用户体验测试。
在调整阶段，团队会根据测试结果和市场反馈进行产品改进和优化。
5. 培训项目：在培训项目中，PDCA模型可以用于管理培训过程。
在规划阶段，培训师会制定培训目标、内容和教学计划。
在实施阶段，培训师会进行教学活动，如讲解、案例分析和实践操作。
在检查阶段，培训师会进行学员考核和反馈收集。
生活中系统优化原理的例子
生活中系统优化原理的例子系统优化原理是指通过对系统内部各个组成部分和运行流程进行分析和改进，以提高系统整体性能和效率的一种方法。
生活中有很多例子可以体现系统优化原理的应用，包括：1. 交通流优化：城市交通堵塞是一个普遍存在的问题，通过优化交通流可以提高交通效率。
例如，道路规划不当可能导致交叉口拥堵，可以通过减少交叉口数量、设置红绿灯优化信号灯配时，以及利用流量监测和智能交通系统来改进交通流。
2. 餐厅排队优化：在繁忙的餐厅等候排队是一种常见的情况，通过系统优化原理可以减少顾客等待时间。
例如，通过设置有效的预订和排号系统、提高厨房效率、设置快速结账通道，以及利用智能点餐系统等手段来优化餐厅排队过程。
3. 供应链管理：供应链是一个涉及多个环节和参与方的系统，通过优化供应链能够提高整体效率和降低成本。
例如，通过优化物流和库存管理，减少节点之间的运输和储存时间，以及建立供需预测机制等手段来改进供应链运作。
4. 生产流程优化：在制造业中，通过对生产流程进行优化可以提高生产效率和产品质量。
例如，通过改进工艺和设备、合理安排生产计划和员工工作，以及优化物料供应和排程等手段来提高整个生产流程的效率。
5. 能源消耗优化：为了减少能源消耗和环境负荷，需要对能源消耗进行优化。
例如，通过改进建筑结构和隔热材料、使用高效能源设备和照明系统、引入清洁能源，以及建立能源管理体系等手段来降低能源消耗。
6. 电子设备的运行优化：对于电子设备，通过对软硬件的优化可以提高系统性能和用户体验。
例如，通过优化操作系统和应用程序的代码，减少资源占用和提高响应速度，以及优化电池管理和内存管理等手段来提高电子设备的运行效率。
7. 信息检索和推荐系统优化：在互联网时代，信息的获取和推荐成为了一个重要的问题，通过优化搜索引擎和推荐算法可以提高用户的信息获取和推荐准确度。
例如，通过优化搜索算法和索引结构、个性化推荐算法，以及利用用户反馈和数据分析来优化信息检索和推荐系统。
TRNSYS-GenOpt
➢ Genopt进行优化的变量可以是连续的，也可以是离散的。Genopt中包含一维 或多维的优化算法模块，可实现的算法有广义模式搜索算法、粒子群法、单 纯性法、黄金分割法和斐波那契算法等。
三、例子学习
例子2：建筑结构优化 第一步：将GenOpt.dck和Building.bui复制生成GenOpt的模板文件：
GenOpt-DeckTemplate.dck和GenOpt-BuildingTemplate.bui 第二步：编辑DCK模板文件
第三步：编辑BUI文件
三、例子学习
例子2：建筑结构优化 第四步：生成GenOpt工程文件： 1.GenOpt-Trnsys16.cfg：用于所有TRNSYS优化的GenOpt相关 设置文件
Trnsys-GenOpt优化软件介绍
2015.9
内容提要
一、GenOpt简介 二、TrnOpt 三、例子学习
一、Gen Opt简介
What’s is Genopt?
➢ 当需要针对模拟问题进行优化时，由于系统变量交互作用的复杂性，用户通 常难以设置使得系统达到达到最优的输入变量值，单纯的模拟程序很难同时 达到优化目的，由此开发可进行优化变量设置的GenOpt优化程序。
三、例子学习
例h Overhang projection P
➢ 在Trnopt界面中实现不了的优化功能，需要自行进行后台文件修改，生成输入文件模板供 GenOpt进行优化；
➢ GenOpt通过用优化算法选择出来的不同数值来代替模拟输入文件（DCK和BUI）中变量名称 来运行。
deform中doe操作实例
deform中doe操作实例deform中的doe操作实例DOE（Design of Experiments）是一种通过系统化的实验设计和分析来寻找最佳参数组合的方法。
在deform（一种基于Python的开源软件包）中，也可以使用DOE操作来优化模型的参数和设计。
本文将以deform中的doe操作实例为标题，介绍如何使用deform中的doe操作来优化模型的参数和设计。
我们需要了解一些基本的概念。
DOE操作主要包括参数设计和优化设计两个部分。
参数设计是指通过确定参数的取值范围和步长来构建实验设计矩阵，然后根据实验结果来确定最佳参数组合。
优化设计是在参数设计的基础上，进一步考虑约束条件和目标函数，通过一系列优化算法来求解最佳参数组合。
在deform中，可以使用doe操作来进行参数设计。
下面是一个简单的例子，假设我们要优化一个弹簧的刚度参数，我们可以使用doe操作来确定刚度参数的最佳取值范围。
首先，我们需要定义刚度参数的取值范围和步长，例如刚度参数的取值范围为[1, 10]，步长为0.5。
然后，我们可以使用deform中的doe操作来生成实验设计矩阵，例如使用LHS（Latin Hypercube Sampling）方法生成一个10行2列的矩阵。
最后，根据实验结果，我们可以确定刚度参数的最佳取值范围。
除了参数设计，deform中的doe操作还可以用于优化设计。
在优化设计中，除了考虑参数的取值范围和步长外，还需要考虑约束条件和目标函数。
在deform中，可以使用doe操作来生成一系列的参数组合，并根据约束条件和目标函数来确定最佳参数组合。
下面是一个简单的例子，假设我们要优化一个汽车的外观设计，我们可以使用doe操作来生成一系列的参数组合，例如车身颜色、车轮样式、车灯样式等等。
然后，根据约束条件和目标函数，我们可以确定最佳参数组合，例如最佳车身颜色为红色，最佳车轮样式为合金轮毂，最佳车灯样式为LED灯等等。
补丁的事例
补丁的事例全文共四篇示例，供读者参考第一篇示例：补丁的事例是指在软件开发或产品生产过程中修复已知或未知问题的过程，通常以发布一个小型程序或文件来进行。
补丁通常是为了解决软件漏洞或错误、提高性能、修复安全问题等目的而发布的。
在信息技术领域中，补丁是非常常见的一种操作，下面就简要介绍几个关于补丁的事例来说明其重要性和作用。
补丁的事例可以发生在操作系统中。
操作系统是计算机系统中最核心的组件之一，也是最容易受到攻击的目标之一。
为了确保操作系统的安全和稳定运行，操作系统厂商经常发布补丁来修复漏洞或错误。
微软公司定期发布Windows操作系统的安全更新补丁，以修复各种安全漏洞和问题，保障用户的计算机安全。
补丁的事例也可以发生在软件中。
在软件开发过程中，开发人员可能会出现各种问题和bug，为了确保软件能够正常运行并提供良好的用户体验，开发人员会不断发布补丁。
浏览器厂商会定期发布补丁来修复浏览器的安全漏洞和提升性能，确保用户可以安全和快速地浏览网页。
补丁的事例也可以发生在游戏领域。
游戏是一种娱乐形式，但在游戏开发过程中也难免会出现各种bug和问题。
为了保证玩家的游戏体验和游戏质量，游戏开发商会发布补丁来修复bug、改进游戏性以及增加新内容。
一款游戏可能会发布补丁来修复某个任务无法完成或某个角色技能失效的问题，以确保玩家可以顺利游戏。
补丁的事例在信息技术领域中是非常常见的，它们的作用和重要性不可忽视。
通过发布补丁，软件开发者和产品制造商可以及时修复问题，保障系统的稳定性和安全性，提高用户体验。
在日常使用电脑、手机、游戏机等设备时，我们要及时安装最新的补丁，以确保设备能够正常运行并保障自己的信息安全。
【本段文字共计487字】补丁的事例是指为了修复已知或未知问题而发行的软件修补程序。
它的出现能够让软件开发者们更快地修复问题，提高软件的稳定性和安全性，同时也给用户提供更好的使用体验。
在软件开发中，补丁也是必不可少的一环。
simpack案例
simpack案例Simpack是一种多体动力学仿真软件，可用于分析和优化复杂机械系统的动态行为。
它通过模拟物体之间的相互作用和运动来预测系统的响应。
以下是关于Simpack案例的几个例子，展示了它在不同领域的应用。
1. 汽车悬挂系统优化汽车悬挂系统对于车辆的舒适性和操纵性至关重要。
使用Simpack，工程师可以模拟悬挂系统的动态行为，分析并优化悬挂器的设计。
通过调整悬挂器的几何参数、弹簧和减振器的刚度和阻尼等，可以改善汽车的悬挂性能。
2. 铁路车辆动力学分析铁路车辆经常面临复杂的动力学问题，如轨道不平顺、车辆与轨道之间的相互作用等。
使用Simpack，工程师可以模拟车辆在不同轨道条件下的运动，预测车辆的稳定性和安全性。
这有助于改进列车的设计和轨道的维护，提高铁路运输的效率和安全性。
3. 振动分析和噪声控制在机械系统中，振动和噪声是常见的问题。
使用Simpack，工程师可以模拟系统的振动行为，并评估不同设计方案的振动和噪声水平。
通过优化系统的几何形状、材料选择和结构参数，可以减少振动和噪声的产生，提高机械系统的性能和可靠性。
4. 风力发电机组设计风力发电机组的设计涉及到机械结构、风载荷和动力学等多个方面。
使用Simpack，工程师可以模拟风力发电机组在不同风速和风向下的运动，预测发电机组的性能和可靠性。
通过优化叶片的几何形状、控制系统的参数和发电机组的布置，可以提高风力发电机组的发电效率。
5. 船舶运动分析船舶在波浪中的运动是一个复杂的问题，涉及到船体结构、波浪力和操纵系统等多个因素。
使用Simpack，工程师可以模拟船舶在不同海况下的运动，预测船体的运动响应和船员的舒适性。
通过优化船体的几何形状、舵机系统的参数和船体的稳定性，可以改善船舶的操纵性和航行性能。
6. 建筑结构动力学分析建筑结构在地震、风载等外力作用下会发生动态响应。
使用Simpack，工程师可以模拟建筑结构的振动行为，评估结构的稳定性和安全性。
存在的问题及优化改进方案
存在的问题及优化改进方案
存在的问题及优化改进方案可能涉及多个领域，如项目管理、软件开发、业务流程等。
下面是一个常见的软件开发领域的例子：
存在的问题：
1. 开发进度缓慢：由于开发任务的复杂性，开发进度经常延误。
2. 代码质量不高：由于缺乏代码审查和测试，导致代码中存在很多漏洞和错误。
3. 团队协作不顺畅：团队成员之间的沟通不够顺畅，导致任务交接不准确，影响开发进度。
优化改进方案：
1. 采用敏捷开发方法：敏捷开发方法可以帮助团队更好地应对变化，提高开发效率和代码质量。
2. 引入代码审查机制：通过引入代码审查机制，可以及时发现代码中的问题，提高代码质量。
3. 加强团队沟通：可以通过定期的会议和在线沟通工具来加强团队成员之间的沟通，提高团队协作效率。
4. 制定详细的开发计划：在项目开始前，制定详细的开发计划，明确每个阶段的任务和时间节点，确保项目按时完成。
5. 引入自动化测试工具：通过引入自动化测试工具，可以减少测试时间，提高测试效率和准确性。
以上是一个简单的例子，具体的问题和改进方案需要根据实际情况进行评估和制定。
光学设计实例(完整版)--zhengliban
p: 优化函数结果，v: 变量；
为了使残余结果的平方和最小(最小二乘法)，对每 个变量联立方程求解；
重复上述过程直至实现最优化。
光学设计人员的任务
1. 获得并考虑技术要求（需求分析）
2. 选择具有代表性的切入点
前期设计、专利、建立联系、原始推导
3. 建立变量和约束
变量包括：曲率半径-r、厚度-d、空气隙-d、玻璃特性-n、 约束可能是相关结构，如长度、半径等，或者是光线角度、F数等具体的参量
约束可能是相关结构如长度半径等或者是光线角度f数等具体的参量使用程序对结果进行优化评价设计结果重复步骤3和4直至满足设计要求如果结果不满足条件通过添加或分离元件变化玻璃种类等来修改设计然后返回步骤4另一种方法是返回步骤2选择的初始结构可能不合理达不到预期要求进行公差分析估计结果误差透镜加工机械结构与装校要求光学设计软件zemax简介优化实例1单透镜2双胶合透镜3非球面单透镜4激光扩束镜5显微镜物镜6双高斯照相物镜公差计算目的1如果初始结构选不好则再简单的系统也难得到好的结果
按Button Opt ，按出dialog box，预定优化次数，即可进行优化，但之前须 规定Merit Function （优化目标函数）及变量。关于变量，将结构数据框作double click，得有关dialog box，就可以将此结构数据作为变量（variable）或改为Fixed 不变。
关于Merit Function，最简单的做法是用程序内的Default Merit Function，通过 下列方法，即可调用适当的Default Merit Function：
所以这里没有计算能量集中度 Enc 及Huygens Point Spread function, 为 能容易完成这类计算，波像差（OPD，不是RMS）宜小于一个波长，否则必须加 大Sampling 点数，增长时间。
敏捷开发story例子
敏捷开发story例子首先，让我们了解一下敏捷开发的概念。
敏捷开发是指一种软件开发方法，它注重实现目标而不是花费时间和精力在定型文档上。
它强调团队协作、快速响应变化和积极客户反馈。
以下是一个敏捷开发story的例子，我们称之为“购物车优化”：1. 背景介绍我们公司的在线商店已经上线一段时间了。
通过定期收集用户反馈，我们发现很多用户遇到购物车体验不佳的问题。
现有的购物车容易出现错误，且在添加大量商品时响应缓慢，给用户带来不良的购物体验。
2. 业务需求我们需要对购物车进行优化，以提高用户购物体验。
具体来说，优化包括以下几点：- 添加商品时响应快速：当用户在购物车中添加商品时，应该立即更新总价和产品数量，同时确保系统不会出现错误。
- 删除商品时容易：用户应该能够轻松地删除一个或多个商品，系统不应该出现误操作。
- 购物车支持大量商品：系统应该能够支持用户添加大量商品，而不会影响系统的性能。
同时，当用户添加了大量商品时，购物车应该能够快速加载。
3. 技术方案我们将采用敏捷开发方法，按照以下步骤进行差异式迭代开发：- 第一阶段：实现基本功能我们首先实现一个基本的购物车功能，包括添加商品、删除商品、计算总价和数量。
我们将在第一周内完成并提交给客户验收，并根据反馈进行调整。
- 第二阶段：优化性能在第二阶段中，我们将重点关注购物车性能问题。
我们将使用缓存机制、优化 SQL 查询和使用异步加载等技术来改善购物车的性能。
- 第三阶段：推出新功能除了基本功能和性能优化外，在第三阶段中，我们将为购物车增加一些新功能，例如可编辑购物车中的商品数量，以及在结算前检查库存等。
4. 反馈与优化我们将定期与客户沟通，收集用户反馈并进行调整。
我们将重视用户体验，不停优化购物车功能，以提高用户的满意度。
总结：通过敏捷开发方法，我们在三个迭代阶段之后提供了一个强大、功能完备且高性能的购物车系统。
我们专注于用户需求和体验，不断反复实践和优化。
利用ansys APDL进行优化设计的例子
利用ansys APDL进行优化设计的例子一、问题描述：二、分析文件的APDL语句及注释：（可把该文件拷贝到一个文本文件，作为ansys的分析文件。
）!第一步，初始化ANSYS系统环境FINISH/CLEAR/filename,BeamOpt!第二步，定义参数化设计变量B=1.4 !初始化宽度H=3.8 !初始化高度!第三步，利用参数创建有限元模型/PREP7 !进入前处理ET,1,BEAM3 !定义单元类型为BEAM3AREA=B*H !梁的截面积IZZ=(B*(H**3))/12 !绕Z轴的转动惯量R,1,AREA,IZZ,H !定义单元实常数，以设计变量表示MP,EX,1,30E6 !定义材料性质MP,PRXY,1,0.3N,1 !创建节点1N,11,120 !创建节点11FILLE,1,2EGEN,10,1,-1 !复制单元FINISH !退出前处理!第四步，执行求解/SOLUANTYPE,STATICD,1,UX,0,,11,10,UYSFBEAM,ALL,1,PRES,20 !施加压力（单位长度上的负荷）=20 SOLVEFINISH!第五步，进入后处理并创建状态变量与目标变量/POST1SET,,,,NSORT,U,Y !以Uy为基准对节点排序*GET,DMAX,SORT,,MAX !参数DMAX=最大位移ETABLE,VOLU,VOLU !VOLU=每个单元的体积ETABLE,SMAX_I,NMISC,1 !每个单元I节点处应力的最大值ETABLE,SMAX_J,NMISC,3 !每个单元J节点处应力的最大值SSUM !对单元表求和*GET,VOLUME,SSUM,,ITEM,VOLU !得到总的体积ESORT,ETAB,SMAX_I,,1 !按照单元SMAX_I的绝对值大小排序*GET,SMAXI,SORT,,MAX !参数SMAXI=SMAX_I中的最大值ESORT,ETAB,SMAX_J,,1 !按照单元SMAX_J的绝对值大小排序*GET,SMAXJ,SORT,,MAX !参数SMAXJ=SMAX_J中的最大值SMAX=SMAXI>SMAXJ !找到最大的应力FINISH三、优化过程的菜单方式实现1、设计变量有两个：B和H在本例中需要分别采用两种方法进行优化设计：1）首先选用子问题（sub-problem）优化方法，设置迭代30次，获得7个可行性优化结果；2）再次基础上进行扫描法优化（DV-sweep），选择BEST Design opt，NSPS 中填入5.优化过程的apdl，命令流：finish/INPUT,'BEAM','INP',',,0!执行优化分析/OPTOPCLROPANL,'BEAM','INP','' !指定分析文件名!声明优化变量OPVAR,B,DV,0.5,16.5 !B和H为设计变量OPVAR,H,DV,0.5,8OPVAR,DMAX,SV,-0.1,0 !DMAX和SMAX为状态变量OPVAR,SMAX,SV,0,20000OPVAR,VOLUME,OBJ !VOLUME为目标函数!优化控制设置选项OPDATA,,,OPLOOP,PREP,PROC,ALLOPPRNT,ONOPKEEP,ON!选择子问题法进行第一次优化计算OPTYPE,SUBP !子问题法OPSUBP,30,7，!最大迭代次数OPEXE !执行优化循环!选择扫描法进行第二次优化分析OPTYPE,SWEEP !dv sweep 扫描法OPSWEEP,BEST,5 !最佳设计序列，5次评估OPEXE !执行优化分析。
利用APDL语言进行优化设计的例子
利用ansys APDL进行优化设计的例子一、问题描述：二、分析文件的APDL语句及注释：（可把该文件拷贝到一个文本文件，作为ansys的分析文件。
）!第一步，初始化ANSYS系统环境FINISH/CLEAR/filename,BeamOpt!第二步，定义参数化设计变量B=1.4 !初始化宽度H=3.8 !初始化高度!第三步，利用参数创建有限元模型/PREP7 !进入前处理ET,1,BEAM3 !定义单元类型为BEAM3AREA=B*H !梁的截面积IZZ=(B*(H**3))/12 !绕Z轴的转动惯量R,1,AREA,IZZ,H !定义单元实常数，以设计变量表示MP,EX,1,30E6 !定义材料性质MP,PRXY,1,0.3N,1 !创建节点1N,11,120 !创建节点11FILLE,1,2EGEN,10,1,-1 !复制单元FINISH !退出前处理!第四步，执行求解/SOLUANTYPE,STATICD,1,UX,0,,11,10,UYSFBEAM,ALL,1,PRES,20 !施加压力（单位长度上的负荷）=20 SOLVEFINISH!第五步，进入后处理并创建状态变量与目标变量/POST1SET,,,,NSORT,U,Y !以Uy为基准对节点排序*GET,DMAX,SORT,,MAX !参数DMAX=最大位移ETABLE,VOLU,VOLU !VOLU=每个单元的体积ETABLE,SMAX_I,NMISC,1 !每个单元I节点处应力的最大值ETABLE,SMAX_J,NMISC,3 !每个单元J节点处应力的最大值SSUM !对单元表求和*GET,VOLUME,SSUM,,ITEM,VOLU !得到总的体积ESORT,ETAB,SMAX_I,,1 !按照单元SMAX_I的绝对值大小排序*GET,SMAXI,SORT,,MAX !参数SMAXI=SMAX_I中的最大值ESORT,ETAB,SMAX_J,,1 !按照单元SMAX_J的绝对值大小排序*GET,SMAXJ,SORT,,MAX !参数SMAXJ=SMAX_J中的最大值SMAX=SMAXI>SMAXJ !找到最大的应力FINISH三、优化过程的菜单方式实现1、设计变量有两个：B和H在本例中需要分别采用两种方法进行优化设计：1）首先选用子问题（sub-problem）优化方法，设置迭代30次，获得7个可行性优化结果；2）再次基础上进行扫描法优化（DV-sweep），选择BEST Design opt，NSPS 中填入5.优化过程的apdl，命令流：finish/INPUT,'BEAM','INP',',,0!执行优化分析/OPTOPCLROPANL,'BEAM','INP','' !指定分析文件名!声明优化变量OPVAR,B,DV,0.5,16.5 !B和H为设计变量OPVAR,H,DV,0.5,8OPVAR,DMAX,SV,-0.1,0 !DMAX和SMAX为状态变量OPVAR,SMAX,SV,0,20000OPVAR,VOLUME,OBJ !VOLUME为目标函数!优化控制设置选项OPDATA,,,OPLOOP,PREP,PROC,ALLOPPRNT,ONOPKEEP,ON!选择子问题法进行第一次优化计算OPTYPE,SUBP !子问题法OPSUBP,30,7，!最大迭代次数OPEXE !执行优化循环!选择扫描法进行第二次优化分析OPTYPE,SWEEP !dv sweep 扫描法OPSWEEP,BEST,5 !最佳设计序列，5次评估OPEXE !执行优化分析。
matlab 有关GA优化的例子
核心函数：(1)function [pop]=initializega(num,bounds,eevalFN,eevalOps,options)--初始种群的生成函数【输出参数】pop--生成的初始种群【输入参数】num--种群中的个体数目bounds--代表变量的上下界的矩阵eevalFN--适应度函数eevalOps--传递给适应度函数的参数options--选择编码形式(浮点编码或是二进制编码)[precision F_or_B],如precision--变量进行二进制编码时指定的精度F_or_B--为1时选择浮点编码，否则为二进制编码,由precision指定精度)(2)function [x,endPop,bPop,traceInfo] = ga(bounds,evalFN,evalOps,startPop,opts,...termFN,termOps,selectFN,selectOps,xOverFNs,xOverOps,mutFNs,mutOps)--遗传算法函数【输出参数】x--求得的最优解endPop--最终得到的种群bPop--最优种群的一个搜索轨迹【输入参数】bounds--代表变量上下界的矩阵evalFN--适应度函数evalOps--传递给适应度函数的参数startPop-初始种群opts[epsilon prob_ops display]--opts(1:2)等同于initializega的options参数，第三个参数控制是否输出，一般为0。
如[1e-6 1 0]termFN--终止函数的名称,如[maxGenTerm]termOps--传递个终止函数的参数,如[100]selectFN--选择函数的名称,如[normGeomSelect]selectOps--传递个选择函数的参数,如[0.08]xOverFNs--交*函数名称表，以空格分开，如[arithXover heuristicXover simpleXover]xOverOps--传递给交*函数的参数表，如[2 02 32 0]mutFNs--变异函数表，如[boundaryMutation multiNonUnifMutation nonUnifMutation unifMutation]mutOps--传递给交*函数的参数表,如[4 0 06 100 34 100 34 0 0]注意】matlab工具箱函数必须放在工作目录下【问题】求f(x)=x+10*sin(5x)+7*cos(4x)的最大值，其中0<=x<=9【分析】选择二进制编码，种群中的个体数目为10，二进制编码长度为20，交*概率为0.95,变异概率为0.08 【程序清单】编写目标函数function[sol,eval]=fitness(sol,options)x=sol(1)eval=x+10*sin(5*x)+7*cos(4*x)把上述函数存储为fitness.m文件并放在工作目录下initPop=initializega(10,[0 9],fitness)生成初始种群，大小为10[x endPop,bPop,trace]=ga([0 9],fitness,[],initPop,[1e-6 1 1],maxGenTerm,25,normGeomSelect,...[0.08],[arithXover],[2],nonUnifMutation,[2 25 3]) 25次遗传迭代运算借过为：x =7.8562 24.8553(当x为7.8562时，f（x）取最大值24.8553)注：遗传算法一般用来取得近似最优解，而不是最优解。
优化设计Matlab实例解析
优化设计Matlab实例解析MATLAB是一种基于矩阵运算的高级编程语言和环境，被广泛应用于各个领域的科学计算和工程问题。
在实际应用中，我们经常面临优化设计的任务，即在给定的限制条件下，寻找最优的解决方案。
优化设计可以应用于诸如控制系统设计、信号处理、图像处理、机器学习等问题中。
下面我们以一个简单的例子来说明如何使用MATLAB进行优化设计。
假设我们有一个矩形花园，每边有一定的长度，我们希望找到一个长和宽使得花园的面积最大化。
令矩形花园的长和宽分别为x和y，由于边长有限制条件，即x的范围为0到20，y的范围为0到10，同时花园的长度之和不得超过30。
我们的目标是找到一组合适的x和y，使得面积A 最大。
在MATLAB中，我们可以使用优化工具箱中的函数fmincon来求解这个问题。
以下是具体的实现步骤：1.创建目标函数首先，我们需要定义一个目标函数来评估每组x和y的解决方案。
在这个例子中，我们的目标是最大化矩形花园的面积，因此我们的目标函数可以简单地定义为A=x*y。
```matlabfunction A = objective(x)A=-x(1)*x(2);%最大化面积，取负号end```2.设置限制条件接下来，我们需要定义限制条件。
在这个例子中，我们需要考虑两个限制条件，即x和y的范围以及长度之和的限制。
我们可以使用函数fmincon提供的constr函数来定义这些限制条件。
```matlabfunction [c, ceq] = constr(x)c=[x(1)-20;%x的上限x(2)-10;%y的上限x(1)+x(2)-30];%长度之和的限制ceq = []; % 无等式限制end```3.求解问题有了目标函数和限制条件，我们可以使用fmincon函数来求解问题。
```matlabx0=[10,5];%初始猜测lb = [0, 0]; % x和y的下限ub = [20, 10]; % x和y的上限options = optimoptions('fmincon', 'Display', 'iter'); % 设置选项```在这里，我们使用了初始猜测x0、x和y的上下限lb和ub以及其他选项。
optuna 例子
optuna 例子Optuna是一个开源的超参数优化框架，它主要用于通过自动化搜索方法来寻找机器学习模型的最佳超参数配置。
在这个文章中，我们将一步一步地回答一些关于Optuna的问题，以帮助读者更好地了解和使用这个强大的工具。
第一步：介绍Optuna及其应用场景（应用场景、可优化的超参数类型、优化算法选择）Optuna是一个为机器学习模型提供超参数优化支持的Python库。
它的主要应用场景是模型训练过程中的超参数选择，通过对超参数进行优化，可以提高模型性能，并缩短训练时间。
在Optuna中，可以优化的超参数类型包括连续型、离散型和分类型。
连续型超参数可以是任意实数，离散型超参数可以是一个固定的集合，而分类型超参数将被视为离散型。
在开始使用Optuna之前，我们需要选择一个优化算法。
Optuna提供了多种优化算法，包括Grid Search、Random Search、Tree-structured Parzen Estimator (TPE)和Annealing等，用户可以根据自己的需求选择适合的优化算法。
第二步：安装和导入Optuna库（安装步骤、导入库）要使用Optuna，首先需要安装它。
可以通过pip包管理器来安装Optuna，只需在命令行中运行以下命令：pip install optuna安装完成后，就可以在Python代码中导入Optuna库了：pythonimport optuna第三步：定义超参数空间（定义超参数范围和类型）在使用Optuna进行超参数优化之前，我们需要定义超参数空间。
超参数空间定义了每个超参数的可能取值范围和类型，在优化过程中，Optuna将在这个空间中搜索最佳的超参数配置。
Optuna提供了一些用于定义超参数空间的函数，包括`suggest_uniform()`、`suggest_loguniform()`、`suggest_categorical()`等。
这些函数分别用于定义连续型、对数连续型和分类型超参数的取值范围。
TRNSYS-GenOpt
3.GenOpt-OptimizationCommands.txt：GenOpt优化算法 指令文件
三、例子学习
例子2：建筑结构优化 第五步：运行GenOpt，进行优化
谢谢！
三、例子学习
例子2：建筑结构优化
优化变量： 窗户高度h Overhang projection P
➢ 在Trnopt界面中实现不了的优化功能，需要自行进行后台文件修改，生成输入文件模板供 GenOpt进行优化；
➢ GenOpt通过用优化算法选择出来的不同数值来代替模拟输入文件（DCK和BUI）中变量名称 来运行。
trnsysgenopt优化软件介绍20159内容提要一genopt简介三例子学习二trnopt一genopt简介当需要针对模拟问题进行优化时由于系统变量交互作用的复杂性用户通常难以设置使得系统达到达到最优的输入变量值单纯的模拟程序很难同时达到优化目的由此开发可进行优化变量设置的genopt优化程序
三、例子学习
例子2：建筑结构优化 第一步：将GenOpt.dck和Building.bui复制生成GenOpt的模板文件：
GenOpt-DeckTemplate.dck和GenOpt-BuildingTemplate.bui 第二步：编辑DCK模板文件
第三步：编辑BUI文件
三、例子学习
例子2：建筑结构优化 第四步：生成GenOpt工程文件： 1.GenOpt-Trnsys16.cfg：用于所有TRNSYS优化的GenOpt相关 设置文件
➢ Genopt是与EnergyPlus,TRNSYS,Dymola,IDA-ICE,DOE-2等外部模拟软件相耦合， 使得成本函数等目标函数达到最优的优化程序。GenOpt是在Java平台开发， 能够与任意基于文本输入输出（I/O）的模拟程序相耦合。
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远见品质
求 模 的 线 性 汇 编 代 码
远见品质
LOOP: ; PIPED LOOP KERNEL
LDW .D2T2 *B5++,B6 || [ A0] BDEC .S1 LOOP,A0 || LDW .D1T1 *A5++,A4
LDW .D2T2 *B5++,B6 || [ A0] BDEC .S1 LOOP,A0 || LDW .D1T1 来自A5++,A4
; |16| (P) <1,0> load ai & ai+1 from memory ; |23| (P) <1,2> branch to loop ; |17| (P) <1,0> load bi & bi+1 from memory
[ A2] SUB .D1 A2,1,A2
; <0,17>
|| RCPSP .S1 A0,A0
; |71| <0,17>
|| RSQRSP .S2 B8,B8
; |70| <1,14>
|| ADDSP .L1 A3,A4,A3 ; |66| <2,11>
|| MPYSP .M2 B5,B5,B5 ; |63| <4,5>
|| MPYH .M1X B6,A4,A6 ; |19| <2,5> ai+1 * bi+1
|| [ A0] BDEC .S1 LOOP,A0
; |23| <5,2> branch to loop
|| LDW .D2T2 *B5++,B6 ; |16| <7,0> load ai & ai+1 from memory
STW .D2T2 B8,*B7++(8) ; |75| <0,16>
|| [ A1] B .S1 LOOP
; |78| <1,13>
|| ADDSP .L2 B5,B4,B8 ; |67| <2,10>
|| MPYSP .M1 A4,A4,A4 ; |64| <3,7>
|| [ A2] LDDW .D1T1 *A7++(16),A5:A4 ; |60| <5,1>
L1: ; PIPED LOOP PROLOG
LDW .D2T2 *B5++,B6
远见||品[ A质0] BDEC .S1 LOOP,A0
|| LDW .D1T1 *A5++,A4
; |16| (P) <0,0> load ai & ai+1 from memory ; |23| (P) <0,2> branch to loop ; |17| (P) <0,0> load bi & bi+1 from memory
C6000软件优化 实例
远见品质
1. 定点点积
❖通过软件流水等技术，N点点积的时 间N/2。
❖循环展开。一次迭代出两次结果。 但是，必须保证循环次数为偶数次。 如果不是循环偶数次, 程序员自己补 充memory pad.
远见品质
定 点 点 积 的 相 关 图
(.sa)
远见品质
Almost perfect!
|| LDW .D1T1 *A5++,A4 ; |17| (P) <4,0> load bi & bi+1 from memory
;** --------------------------------------------------------------------------*
LOOP: ; PIPED LOOP KERNEL
|| MVK .L2 0x2,B0
; init prolog collapse predicate
|| LDW .D2T2 *B5++,B6 ; |16| (P) <4,0> load ai & ai+1 from memory
|| [ A0] BDEC .S1 LOOP,A0
; |23| (P) <4,2> branch to loop
[ B0] SUB .S2 B0,1,B0
; <0,7>
|| [!B0] ADD .L2 B7,B4,B4 ; |20| <0,7> sum0 += (ai * bi)
|| [!B0] ADD .L1 A6,A3,A3 ; |21| <0,7> sum1 += (ai+1 * bi+1)
|| MPY .M2X B6,A4,B7 ; |18| <2,5> ai * bi
❖ 存在问题: 精度, 3bit有效位
远见品质
C67xx求模的C代码
void float_abs_asm(float *sadd, float *dadd, int abslong) {
int i; float ans1,ans2; _nassert(abslong > 64); for(i = 0; i < abslong; i++) {
|| LDW .D1T1 *A5++,A4 ; |17| <7,0> load bi & bi+1 from memory
远见品质
2. 浮点复数数组求模
❖ 难点: 开方运算 ❖ 解决方法: 用C67xx的特殊指令
rcpsp, rsqrsp
❖ 循环展开提高速度
❖ 学习重点: 特殊指令, no_mdep(关于循环传递路 径问题)
; |16| (P) <3,0> load ai & ai+1 from memory ; |23| (P) <3,2> branch to loop ; |17| (P) <3,0> load bi & bi+1 from memory
MV .S2X A6,B4
collaps prolog技术, 缩小代码尺寸
; |16| (P) <2,0> load ai & ai+1 from memory ; |23| (P) <2,2> branch to loop ; |17| (P) <2,0> load bi & bi+1 from memory
C64定点点积线性 汇编程序生成的汇 编代码:
LDW .D2T2 *B5++,B6 || [ A0] BDEC .S1 LOOP,A0 || LDW .D1T1 *A5++,A4