Android代码优化的核心原则:不做不必要的事,不分配不必要的内存1、字符串频繁操作时,多用StringBuffer而少用String2、尽量使用本地变量,即反复使用的变量要先保存成临时或局部变量,尤其是循环中使用的变量3、String方法中substring和indexOf都是native方法可以大量的使用4、如果函数返回String类型,而且返回后的使用就是要加入到StringBuffer此时可以直接传入StringBuffer5、用两个一维数组代替二维数组int[][]=====int[] int[]6、如果返回直接类型足够了,就不应返回接口类型如假如返回Hashmap就足够了,请不要返回Map7、如果一个方法不访问(不修改)成员变量,请用static方法8、尽量不用getters和setters,如果你非要用的话请加上final关键字,编译器会把它当成内联函数9、永远不要在for循环第二个参数中使用方法调用10、不修改的static变量请用static final常量代替11、foreach可以用来处理数组和arraylist,如果处理其他对象相当于Iterator12、避免使用枚举,请使用常量代替13、慎用浮点数float尤其是大量的数学运算14、不使用的引用变量要手动置null,提高内存被回收的几率15、慎用图片操作,使用后要立即释放资源以上建议大家在写代码的时候可以参考一下,有些是应该当成习惯保持的,如果你已经做到这些并都养成了习惯的话,请记住不要试图去做任何优化,相信你的编译器吧,剩下的都交给它了。对于一些Android项目，影响性能瓶颈的主要是Android自己内存管理机制问题，目前手机厂商对RAM都比较吝啬，对于软件的流畅性来说RAM对性能的影响十分敏感，除了优化Dalvik虚拟机的堆内存分配外，我们还可以强制定义自己软件的对内存大小，我们使用Dalvik提供的dalvik.system.VMRuntime类来设置最小堆内存为例:

1

private final static int CWJ_HEAP_SIZE = 6* 1024* 1024 ;

2

3

VMRuntime.getRuntime().setMinimumHeapSize(CWJ_HEAP_SIZE);

4

//设置最小heap内存为6MB大小。当然对于内存吃紧来说还可以通过手动干涉GC去处理

bitmap 设置图片尺寸，避免内存溢出OutOfMemoryError的优化方法

★android 中用bitmap 时很容易内存溢出，报如下错误：https://www.wendangku.net/doc/de5060635.html,ng.OutOfMemoryError : bitmap size exceeds VM budget

●主要是加上这段：

1

BitmapFactory.Options options = new BitmapFactory.Options();

2

options.inSampleSize = 2;

●eg1：(通过Uri取图片)

1

private ImageView preview;

2

BitmapFactory.Options options = new BitmapFactory.Options();

options.inSampleSize = 2;

4

//图片宽高都为原来的二分之一，即图片为原来的四分之一

5

Bitmap bitmap = BitmapFactory.decodeStream(cr

6

.openInputStream(uri), null, options);

7

preview.setImageBitmap(bitmap);

以上代码可以优化内存溢出，但它只是改变图片大小，并不能彻底解决内存溢出。

●eg2:（通过路径去图片）

1

private ImageView preview;

2

private String fileName= "/sdcard/DCIM/Camera/2010-05-14 16.01.44.jpg";

3

BitmapFactory.Options options = new BitmapFactory.Options();

4

options.inSampleSize = 2;//图片宽高都为原来的二分之一，即图片为原来的四分之一

5

Bitmap b = BitmapFactory.decodeFile(fileName, options);

6

preview.setImageBitmap(b);

7

filePath.setText(fileName);

★Android 还有一些性能优化的方法：

●首先内存方面，可以参考Android堆内存也可自己定义大小和优化Dalvik虚拟机的堆内存分配

●基础类型上，因为Java没有实际的指针，在敏感运算方面还是要借助NDK来完成。这点比较有意思的是Google 推出NDK可能是帮助游戏开发人员，比如OpenGL ES的支持有明显的改观，本地代码操作图形界面是很必要的。

●图形对象优化，这里要说的是Android上的Bitmap对象销毁，可以借助recycle()方法显示让GC回收一个Bitmap对象，通常对一个不用的Bitmap可以使用下面的方式，如

1

if(bitmapObject.isRecycled()==false) //如果没有回收

2

bitmapObject.recycle();

●目前系统对动画支持比较弱智对于常规应用的补间过渡效果可以，但是对于游戏而言一般的美工可能习惯了GIF方式的统一处理，目前Android系统仅能预览GIF的第一帧，可以借助J2ME中通过线程和自己写解析器的方式来读取GIF89格式的资源。

●对于大多数Android手机没有过多的物理按键可能我们需要想象下了做好手势识别GestureDetector 和重力感应来实现操控。通常我们还要考虑误操作问题的降噪处理。Android堆内存也可自己定义大小

对于一些大型Android项目或游戏来说在算法处理上没有问题外，影响性能瓶颈的主要是Android自己内存管理机制问题，目前手机厂商对RAM都比较吝啬，对于软件的流畅性来说RAM对性能的影响十分敏感，除了上次Android开发网提到的优化Dalvik虚拟机的堆内存分配外，我们还可以强制定义自己软件的对内存大小，我们使用Dalvik提供的dalvik.system.VMRuntime类来设置最小堆内存为例:

1

private final static int CWJ_HEAP_SIZE = 6* 1024* 1024 ;

2

3

VMRuntime.getRuntime().setMinimumHeapSize(CWJ_HEAP_SIZE);

4

//设置最小heap内存为6MB大小。当然对于内存吃紧来说还可以通过手动干涉GC去处理，我们将在下//次提到具体应用。

优化Dalvik虚拟机的堆内存分配

对于Android平台来说，其托管层使用的Dalvik JavaVM从目前的表现来看还有很多地方可以优化处理，比如我们在开发一些大型游戏或耗资源的应用中可能考虑手动干涉GC处理，使用dalvik.system.VMRuntime类提供的setTargetHeapUtilization方法可以增强程序堆内存的处理效率。当然具体原理我们可以参考开源工程，这里我们仅说下使用方法:

private final static floatTARGET_HEAP_UTILIZATION = 0.75f; 在程序onCreate时就可以调用VMRuntime.getRuntime().setTargetHeapUtilization(TARGET_HEAP_UTILIZATION); 即可。

Android代码优化

2011-06-13 23:08:20| 分类：andriod | 标签：android|举报|字号订阅

Android代码优化原则：

不要做不必要的事件。

尽可能地节省内存的使用。

以下方法都是基于这个原则的。

1、尽可能避免创建对象

2、使用自身方法

如当处理字符串时，尽可能多使用诸如String indexOf(), lastIndexOf()这样对象自身带有的方法。

3、使用实现类优于使用接口

如在Java编程中Map myMap = new HashMap(); 对于嵌入式系统并不合适，通过接口来引调用会花2倍以上的时间。写成HashMap myMap = new HashMap()更好。

4、使用静态类优于使用虚拟

5、尽可以避免使用内在的get,set方法

6、缓冲属性调用

如：

for(int i = 0; i < this.mCount; i++){

dumpItem(this.mItems[i]);

}

而是应该写成：

int count = this.mCount;

Item[] items = this.mItems;

for(int i = 0; i< count; i++){

dumpItems(items[i]);

}

7、声明Final常量

8、慎重使用增强For循环语句

9、避免枚举类型

10、通过内部类使用包空间

11、避免浮点类型的使用

嵌入式的处理器通常并不支持浮点数的处理，因此所有的float和double操作都是通过软件进行的。

解析Android开发优化之:从代码角度进行优化的技巧

作者：字体：[增加减小] 类型：转载

下面我们就从几个方面来了解Android开发过程中的代码优化，需要的朋友参考下

通常我们写程序，都是在项目计划的压力下完成的，此时完成的代码可以完成具体业务逻辑，但是性能不一定是最优化的。一般来说，优秀的程序员在写完代码之后都会不断的对代码进行重构。重构的好处有很多，其中一点，就是对代码进行优化，提高软件的性能。下面我们就从几个方面来了解Android开发过程中的代码优化。

1）静态变量引起内存泄露

在代码优化的过程中，我们需要对代码中的静态变量特别留意。静态变量是类相关的变量，它的生命周期是从这个类被声明，到这个类彻底被垃圾回收器回收才会被销毁。所以，一般情况下，静态变量从所在的类被使用开始就要一直占用着内存空间，直到程序退出。如果不注意，静态变量引用了占用大量内存的资源，造成垃圾回收器无法对内存进行回收，就可能造成内存的浪费。

先来看一段代码，这段代码定义了一个Activity。

复制代码代码如下:

private static Resources mResources;

@Override

protected void onCreate(Bundle state) {

super.onCreate(state);

if (mResources == null) {

mResources = this.getResources();

}

}

这段代码中有一个静态的Resources对象。代码片段mResources = this.getResources()对Resources对象进行了初始化。这时Resources对象拥有了当前Activity对象的引用，Activity又引用了整个页面中所有的对象。

如果当前的Activity被重新创建（比如横竖屏切换，默认情况下整个Activity会被重新创建），由于Resources引用了第一次创建的Activity，就会导致第一次创建的Activity不能被垃圾回收器回收，从而导致第一次创建的Activity中的所有对象都不能被回收。这个时候，一部分内存就浪费掉了。

经验分享：

在实际项目中，我们经常会把一些对象的引用加入到集合中，如果这个集合是静态的话，就需要特别注意了。当不需要某对象时，务必及时把它的引用从集合中清理掉。或者可以为集合提供一种更新策略，及时更新整个集合，这样可以保证集合的大小不超过某值，避免内存空间的浪费。

2）使用Application的Context

在Android中，Application Context的生命周期和应用的生命周期一样长，而不是取决于某个Activity的生命周期。如果想保持一个长期生命的对象，并且这个对象需要一个Context，就可以使用Application对象。可以通过调用Context.getApplicationContext()方法或者Activity.getApplication()方法来获得Application对象。

依然拿上面的代码作为例子。可以将代码修改成下面的样子。

复制代码代码如下:

private static Resources mResources;

@Override

protected void onCreate(Bundle state) {

super.onCreate(state);

if (mResources == null) {

// mResources = this.getResources();

mResources = this.getApplication().getResources();

}

}

在这里将this.getResources()修改为this.getApplication().getResources()。修改以后，Resources对象拥有的是Applica tion对象的引用。如果Activity被重新创建，第一次创建的Activity就可以被回收了。

3）及时关闭资源

Cursor是Android查询数据后得到的一个管理数据集合的类。正常情况下，如果我们没有关闭它，系统会在回收它时进行关闭，但是这样的效率特别低。如果查询得到的数据量较小时还好，如果Cursor的数据量非常大，特别是如果里面有Blob信息时，就可能出现内存问题。所以一定要及时关闭Cursor。

下面给出一个通用的使用Cursor的代码片段。

复制代码代码如下:

Cursor cursor = null;

try{

cursor = mContext.getContentResolver().query(uri,null,null,null,null);

if (cursor != null) {

cursor.moveToFirst();

// 处理数据

}

} catch (Exception e){

e.printStatckTrace();

} finally {

if (cursor != null){

cursor.close();

}

}

即对异常进行捕获，并且在finally中将cursor关闭。

同样的，在使用文件的时候，也要及时关闭。

4）使用Bitmap及时调用recycle()

前面的章节讲过，在不使用Bitmap对象时，需要调用recycle()释放内存，然后将它设置为null。虽然调用recycle()并不能保证立即释放占用的内存，但是可以加速Bitmap的内存的释放。

在代码优化的过程中，如果发现某个Activity用到了Bitmap对象，却没有显式的调用recycle()释放内存，则需要分析代码逻辑，增加相关代码，在不再使用Bitmap以后调用recycle()释放内存。

5）对Adapter进行优化

下面以构造ListView的BaseAdapter为例说明如何对Adapter进行优化。

在BaseAdapter类中提供了如下方法：

复制代码代码如下:

public View getView(int position, View convertView, ViewGroup parent)

当ListView列表里的每一项显示时，都会调用Adapter的getView方法返回一个View，

来向ListView提供所需要的View对象。

下面是一个完整的getView()方法的代码示例。

复制代码代码如下:

public View getView(int position, View convertView, ViewGroup parent) {

ViewHolder holder;

if (convertView == null) {

convertView = mInflater.inflate(https://www.wendangku.net/doc/de5060635.html,yout.list_item, null);

holder = new ViewHolder();

holder.text = (TextView) convertView.findViewById(R.id.text);

convertView.setTag(holder);

} else {

holder = (ViewHolder) convertView.getTag();

}

holder.text.setText("line" + position);

return convertView;

}

private class ViewHolder {

TextView text;

}

当向上滚动ListView时，getView()方法会被反复调用。getView()的第二个参数convertView是被缓存起来的List条目中的View对象。当ListView滑动的时候，getView可能会直接返回旧的convertView。这里使用了convertView和Vie wHolder，可以充分利用缓存，避免反复创建View对象和TextView对象。

如果ListView的条目只有几个，这种技巧并不能带来多少性能的提升。但是如果条目有几百甚至几千个，使用这种技巧只会创建几个convertView和ViewHolder（取决于当前界面能够显示的条目数），性能的差别就非常非常大了。

6）代码“微优化”

当今时代已经进入了“微时代”。这里的“微优化”指的是代码层面的细节优化，即不改动代码整体结构，不改变程序原有的逻辑。尽管Android使用的是Dalvik虚拟机，但是传统的Java方面的代码优化技巧在Android开发中也都是适用的。

下面简要列举一部分。因为一般Java开发者都能够理解，就不再做具体的代码说明。

创建新的对象都需要额外的内存空间，要尽量减少创建新的对象。

将类、变量、方法等等的可见性修改为最小。

针对字符串的拼接，使用StringBuffer替代String。

不要在循环当中声明临时变量，不要在循环中捕获异常。

如果对于线程安全没有要求，尽量使用线程不安全的集合对象。

使用集合对象，如果事先知道其大小，则可以在构造方法中设置初始大小。

文件读取操作需要使用缓存类，及时关闭文件。

慎用异常，使用异常会导致性能降低。

如果程序会频繁创建线程，则可以考虑使用线程池。

经验分享：

代码的微优化有很多很多东西可以讲，小到一个变量的声明，大到一段算法。尤其在代码Review的过程中，可能会反复审查代码是否可以优化。不过我认为，代码的微优化是非常耗费时间的，没有必要从头到尾将所有代码都优化一遍。开发者应该根据具体的业务逻辑去专门针对某部分代码做优化。比如应用中可能有一些方法会被反复调用，那么这部分代码就值得专门做优化。其它的代码，需要开发者在写代码过程中去注意。

中间代码基本块划分

中间代码基本块的划分 任务要求 在理解代码优化原理的基础上，实现将中间代码序列划分基本块的程序 1．理解编译过程中代码优化的定义 2．掌握各种代码优化的方法 3．定义程序流图中的基本块 4．明确程序流图的形式及功能 5．程序设计及调试 一．原理阐述 1.代码优化的定义： 代码优化的实质就是提高代码质量从而加快代码执行速度的一种技术。根据代码优化是否涉及具体的计算机，又将代码优化分为⑴与机器有关的优化（即窥孔优化），一般在目标代码上进行；⑵与机器无关的优化，常在中间代码上进行。又根据优化范围分成局部优化、循环优化、全局优化。 2.代码优化的方法： 1)删除公共子表达式 2)代码外提 3)强度削弱 4)删除归纳变量5)合并已知量 6)复写传播 7)删除无用赋值 3.基本块和划分基本块的定义和方法： 定义：基本块就是代码序列中一组顺序执行的语句序列，只有一个入口和一个出口。而划分

基本块的实质就是定义入口和出口语句。 划分基本块的方法： 1)定义入口语句 ①四元式的第一个语句； ②由条件转移语句或无条件转移语句能转到的语句； ③紧跟在条件转移语句后面的语句。 2)定义出口语句 ①下一个入口语句的前导语句； ②转移语句（包括转移语句本身）； ③停语句（包括停语句本身）。 构造基本块，删除不属于任何基本块的语句 二．流程示意图 按四元式序列，给出如下程序流图 ⑴read x；⑵read y；⑶L1:c=c+1； ⑷if c=0 goto L2；⑸x=y；⑹y=c；

⑺goto L1；⑻L2: write y；⑼halt（以“~ ”表示） 三．部分代码： 入口条件1 int i=0,j=-1,back_i=0,in_num=0,out_num=0; char g[200]; cout<<"请输入要进行基本块划分的四元式（按回车表示四元式输入完毕）:"<

智能优化算法程序代码集锦

人工蚂蚁算法%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %%%%%%%%%%%%%%%%%%% function [x,y, minvalue] = AA(func) % Example [x, y,minvalue] = AA('Foxhole') clc; tic; subplot(2,2,1); %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% plot 1 draw(func); title([func, ' Function']); %初始化各参数 Ant=100;%蚂蚁规模 ECHO=200;%迭代次数 step=0.01*rand(1);%局部搜索时的步长 temp=[0,0]; %各子区间长度 start1=-100; end1=100; start2=-100; end2=100; Len1=(end1-start1)/Ant; Len2=(end2-start2)/Ant; %P = 0.2; %初始化蚂蚁位置 for i=1:Ant X(i,1)=(start1+(end1-start1)*rand(1)); X(i,2)=(start2+(end2-start2)*rand(1)); %func=AA_Foxhole_Func(X(i,1),X(i,2)); val=feval(func,[X(i,1),X(i,2)]); T0(i)=exp(-val);%初始信息素,随函数值大,信息素浓度小,反之亦 然 %%%%%***************************************** **************************** end; %至此初始化完成 for Echo=1:ECHO %开始寻优 %P0函数定义,P0为全局转移选择因子 a1=0.9; b1=(1/ECHO)*2*log(1/2); f1=a1*exp(b1*Echo); a2=0.225; b2=(1/ECHO)*2*log(2); f2=a2*exp(b2*Echo); if Echo<=(ECHO/2) P0=f1; else P0=f2; end; %P函数定义，P为信息素蒸发系数 a3=0.1; b3=(1/ECHO).*log(9); P=a3*exp(b3*Echo); lamda=0.10+(0.14-0.1)*rand(1);%全局转移步长参数Wmax=1.0+(1.4-1.0)*rand(1);%步长更新参数上限 Wmin=0.2+(0.8-0.2)*rand(1);%步长更新参数下限 %寻找初始最优值 T_Best=T0(1); for j=1:Ant if T0(j)>=T_Best T_Best=T0(j); BestIndex=j; end; end; W=Wmax-(Wmax-Wmin)*(Echo/ECHO); %局部搜索步长更新参数 for j_g=1:Ant %全局转移概率求取,当该蚂蚁随在位置不是bestindex时 if j_g~=BestIndex r=T0(BestIndex)-T0(j_g); Prob(j_g)=exp(r)/exp(T0(BestIndex)); else%当j_g=BestIndex的时候进行局部搜索 if rand(1)<0.5 temp(1,1)=X(BestIndex,1)+W*step; temp(1,2)=X(BestIndex,2)+W*step; else temp(1,1)=X(BestIndex,1)-W*step; temp(1,2)=X(BestIndex,2)-W*step; end; Prob(j_g)=0;%bestindex的蚂蚁不进行全局转移 end; X1_T=temp(1,1); X2_T=temp(1,2); X1_B=X(BestIndex,1); X2_B=X(BestIndex,2); %func1 = AA_Foxhole_Func(X1_T,X2_T); %%%%%%%%%%%********* ****************************************** %F1_T=func1; F1_T=feval(func,[X(i,1),X(i,2)]); F1_B=feval(func,[X1_B,X2_B]); %F1_T=(X1_T-1).^2+(X2_T-2.2).^2+1; %func2 = AA_Foxhole_Func(X1_B,X2_B); %%%%%%%%%%%%%******** ******************************************* %F1_B=func2; %F1_B=(X1_B-1).^2+(X2_B-2.2).^2+1; if exp(-F1_T)>exp(-F1_B) X(BestIndex,1)=temp(1,1); X(BestIndex,2)=temp(1,2); end; end; for j_g_tr=1:Ant if Prob(j_g_tr)

HTML源代码优化分析

HTML源代码优化分析 本文旨在帮助SEO新手尤其是可能html代码都不太懂的人直观地了解一个页面是如何对seo进行布局的。先看以下是基本的HTML标签元素，这是属于SEO要了解的一些东西。友情提示：下面的代码只是为了方便讲解才这样列出来的，不一定全要用上，如4、5两行就要根据自己网站情况进行定义的。 1、 2、 3、 4、 5、 6、 7、 8、 9、 10、 11、

23、 26、 27、 注：在……标签区中间部分，都是一些基础的HTML标签，标签出现的次序可以自由调整。 分析： 第3行。 这里是比较重要的，这里字字值千金！对于做百度SEO的朋友，一定要记得这个标签可能是你是否真正能够做到排名靠前的重点，而且这个重点绝对不容忽视。标题主要注意你的用词，如果你做垃圾站，堆关键词也无所谓，如果你要做正规站点，请你正确对待，写得标准一点，不要堆关键字，保持你的主要词在这里出现三次就行，太多对你没有好处，对排名也不会有好处。GG并不喜欢太长的标题，百度也偶尔提到只希望在标题的前20个字里出现你的关键词。明确这些以后，还要注意的是，你的主要关键词应该在标题里越靠前越好！ 第6行 这个的用途现在权重越来越低，但是再低都是有权重的，只要认真对待，这里的词是有效果的。这里

代码优化概述

代码优化概述 1.1.代码优化简介 代码优化是指对程序进行各种等价变换，使得从变换后的程序出发，能生成更高效的目标代码。目标代码的质量，通常有两个衡量的标准：空间效率和时间效率。有时空间优化也会导致时间优化（如减少指令条数），但通常它们是一对矛盾，不能兼顾。代码优化的目的是产生更高效的代码，使程序以更快的速度、占用更少的空间运行。 对于编译器，代码优化分为三个阶段： 图1-1 代码优化流程图 为了获得更优化的程序，可以从各个环节着手。首先，在源代码这一级，程序员可以通过选择适当的算法和安排适当的实现语句来提高程序的效率。其次，再设计语义动作时，要尽可能产生高效的中间代码，同时还可以安排专门的编译优化阶段对中间代码进行各种等价变换，改进代码的效率。最后，在目标代码这一级上，应该考虑如何有效地利用寄存器，如何选择指令，以及进行窥孔优化等。对于编译优化，最主要的时机是在语法、语义分析生成中间代码之后，在中间代码上进行。这一类优化不依赖于具体的计算机，而取决于语言的结构。另一类优

化则是在生成目标程序时进行的，它在很大程度上与具体的计算机有关。 由优化编译程序提供的对代码的各种变换必须遵循如下原则[1]： 1)等价：经过优化后不改变程序运行的结果； 2)有效：优化后产生的目标代码运行时间较短，占用的存储空间较小； 3)合算：应尽可能以较低的代价取得较好的优化效果。如果为实现一种 优化变换所花时间和精力，以及编译器编译源程序时的额外开销，不能 从目标程序的运行中得到补偿，那么是没有意义的。 在设计一个编译程序时，究竟应考虑哪些优化项目以及各种优化项目进行到何种程度，应权衡利弊，根据具体情况而定。 其中，控制流分析主要目的是分析出程序的循环结构.循环结构中的代码的效率是整个程序的效率的关键。数据流分析进行数据流信息的收集,主要是变量的值的定义和使用情况的数据流信息.包括到达-定值分析;可用表达式;活跃变量。最后，根据上面的分析,对中间代码进行等价变换。 对现代体系结构的编译器来说，代码优化非常重要，通过它能充分发挥硬件性能，提高执行效率。所以对编译器的优化有更高的要求。 1.2.优化技术的分类 优化技术的分类有很多种方式，下面简单介绍传统的两种划分方式[2]： 1.根据优化所涉及的范围，现代编译器所使用的优化技术可以分为以下几 类： 1)局部优化（local optimization） 局部优化是指在基本块内进行的优化，考察一个基本块就可完成。所谓基本块是指程序中顺序执行的语句序列，其中只有一个入口语句和一个出口语句。程序的执行只能从入口语句进入，从出口语句退出。这个代码序列中没有跳进或跳出语句（过程调用表示一种特殊的跳转），而且是顺序执行。基本块可以通过有向无循环图(DAG)来表示，那么优化工作就是在DAG上所进行的一系列的变换，但是并不改变基本块所计算的表达式集合。常用的局部优化技术包括局部公共子表达式删除、删除多余代码、交换语句次序、重命名临时变量。

数据库及SQL代码优化方案

1.1、数据库及SQL代码优化方案 （1）每周检查统计信息是否及时更新。 （2）每周检查各索引是否有效。 （3）每周检查分区是否正确。 （4）每周检查执行计划是否正确。 （5）每天检查RAC和ASM是否正常运行。 （6）每天检查相关日志是否正常备份。 （7）每天检查相关文件系统和表空间的占用率是否在国家税务总局规定的阀值以下。 （8）在每月申报高峰等业务繁忙期采样并找出消耗I/O资源和CPU资源较多的SQL语句。 （9）分析上述SQL语句，与软件服务商充分沟通后，提出优化建议。 （10）在每月申报高峰期每隔15分钟检查一次数据库连接数，发现异常及时处理。 1.1.1、系统数据库索引、表分区和对象优化方案 数据库对象的优化主要包括：表、索引和sequence等对象，通过优化对象参数、调整对象属性（例如分区表、分区索引、反转索引等等）等方法来实现对数据库对象的优化改造。 1.1.1.1表和索引并行参数优化 数据库的表和索引的并行参数值的设置对相关的sql语句的执行计划会造成影响，表和索引的degree值大于1，执行计划就偏向于使用全表和全索引扫描，另外如果并行参数值过大，短时间内也会对主机和数据库的资源造成很大的压力，因此在oltp的数据库下建议将表和索引的degree值设为1。 1.1.1.2热点大表的分区改造 对访问量很大、表的记录数很多、存在热块争用的表，可以考虑对表和索引进行适当的分区改造，分散访问压力，提高数据访问的性能。 对以下表的记录数超过1000万并且记录数持续增长的大表，建议进行分区

改造（地区+时间）： 1.1.1.3分区索引的清理 对最近30天数据库分区索引访问情况进行统计，对访问次数为0的分区索引和应用部门进行确认，若确认为多余的索引，建议进行删除清理。 1.1.1.4Sequence序列优化 加大sequence 的 cache，并使用noorder选项。在RAC中经常会遇到SQ 锁等待，这是因为在RAC环境下，sequence也成为全局性的了，不同节点要生成序列号，就会产生对sequence资源的争用。而目前大多数系统中，sequence 大多数被作为主键发生器来使用，使用的频率十分高，在RAC环境中，需要设置较大的 sequence cache，否则会造成较为严重的争用，从而影响业务。 1.1.2、SQL硬解析优化方案 1.1. 2.1相关知识点介绍 1.1. 2.1.1Oracle的硬解析和软解析 Oracle对sql的处理过程：当发出一条sql语句交付Oracle，在执行和获取结果前，Oracle对此sql将进行几个步骤的处理过程： 1、语法检查(syntax check) 检查此sql的拼写是否语法。 2、语义检查(semantic check) 诸如检查sql语句中的访问对象是否存在及该用户是否具备相应的权限。 3、对sql语句进行解析(prase) 利用内部算法对sql进行解析，生成解析树(parse tree)及执行计划(execution plan)。 4、执行sql，返回结果(execute and return) 其中，软、硬解析就发生在第三个过程里。 Oracle利用内部的hash算法来取得该sql的hash值，然后在library cache

基于人工智能的路径查找优化算法【精品毕业设计】(完整版)

毕业设计[论文] 题目：基于人工智能的路径查找优化算法 学生姓名： Weston 学号：090171021XXX 学部（系）：信息科学与技术学部 专业年级：计算机应用技术 指导教师：XXX 职称或学位： XX 2012 年 5 月 18 日

目录 摘要............................................................... II ABSTRACT ........................................................... III KEY WORDS .......................................................... III 1.前言 (1) 2.概述 (2) 2.1遗传算法优缺点 (2) 2.2遗传算法应用领域 (3) 2.3遗传算法基本流程 (3) 3.传统遗传算法解决旅行商问题 (5) 3.1常用概念 (5) 3.2基本过程 (5) 3.3关键步骤 (5) 3.4总结 (8) 4.改进后的遗传算法 (9) 4.1编码、设计遗传算子 (9) 4.2种群初始化 (9) 4.3评价 (10) 4.4选择复制 (10) 4.5交叉 (11) 4.6变异 (12) 4.7终结 (13) 5.系统设计与实现 (14) 5.1系统设计 (14) 5.2系统实现 (17) 5.3结果分析 (20) 6.总结 (21) 参考文献 (22) 致谢 (23)

基于人工智能的路径查找优化算法 摘要 旅行商是一个古老且有趣的问题它可以描述为：给定n个城市以及它们之间的距离（城市i到城市j的距离），求解从其中一个城市出发对每个城市访问，且仅访问一d ij 次，最后回到出发的城市，应当选取怎样的路线才能使其访问完所有的城市后回到初始的城市且走过的路程最短。 旅行商问题已被证明是属优化组合领域的NP难题，而且在现实中的许多问题都可以转化为旅行商问题来加以解决。解决旅行商问题最一般的方法就是枚举出所有可能的路线然后对每一条进行评估最后选取出路程最短的一条即为所求解。 解决旅行商问题的各种优化算法都是通过牺牲解的精确性来换取较少的耗时，其他一些启发式的搜索算法则依赖于特定的问题域，缺乏通用性，相比较而言遗传算法是一种通用性很好的全局搜索算法。 遗传算法GA( genetic algorithm) 最早由美国密歇根大学的John Holland 提出。具有自组织、自适应、自学习和群体进化功能有很强的解决问题的能，在许多领域都得到了应用。 遗传算法以其广泛的适应性渗透到研究与工程的各个领域，已有专门的遗传算法国际会议，每两年召开一次，如今已开了数次，发表了数千篇论文，对其基本的理论、方法和技巧做了充分的研究。今天，遗传算法的研究已成为国际学术界跨学科的热门话题之一。 关键词：人工智能；遗传算法；TSP；旅行商问题

提高代码的运行速度

提高代码的运行速度 本文描述了如何通过一些技术手段来提高VB代码的执行效率。这些手段可以分为两个大的部分：编码技术和编译优化技术。本文从编码技术和编译技术来讨论。 第一部分：编码技术。 下面的这些方法（到现在为止共27种）可以帮助你提高代码的运行速度： 1. 使用整数（Integer）和长整数（Long） 提高代码运行速度最简单的方法莫过于使用正确的数据类型了。也许你不相信，但是正确地选择数据类型可以大幅度提升代码的性能。在大多数情况下，程序员可以将Single，Double和Currency类型的变量替换为Integer或Long类型的变量，因为VB处理Integer和Long的能力远远高于处理其它几种数据类型。下面是排序： Long 最快 Integer . Byte . Single . Double . Currency 最慢 在大多数情况下，程序员选择使用Single或Double的原因是因为它们能够保存小数。但是小数也可以保存在Integer类型的变量中。例如程序中约定有三位小数，那么只需要将保存在Integer变量中的数值除以1000就可以得到结果。根据我的经验，使用Integer和Long替代Single，Double和Currency后，代码的运行速度可以提高将近10倍。 2. 避免使用变体 对于一个VB程序员来说，这是再明显不过的事情了。变体类型的变量需要16个字节的空间来保存数据，而一个整数（Integer）只需要2个字节。通常使用变体类型的目的是为了减少设计的工作量和代码量，也有的程序员图个省事而使用它。但是如果一个软件经过了严格设计和按照规范编码的话，完全可以避免使用变体类型。 在这里顺带提一句，对于Object对象也存在同样的问题。请看下面的代码： Dim FSO Set FSO = New Scripting.FileSystemObject 或 Dim FSO as object Set FSO = New Scripting.FileSystemObject 上面的代码由于在申明的时候没有指定数据类型，在赋值时将浪费内存和CPU时间。正确的代码应该象下面这样： Dim FSO as New FileSystemObject 3. 尽量避免使用属性 在平时的代码中，最常见的比较低效的代码就是在可以使用变量的情况下，反复使用属性（Property），尤

编译原理 第十章 代码优化

第十章代码优化 某些编译程序在中间代码或目标代码生成之后要对生成的代码进行优化。所谓优化，实质上是对代码进行等价变换，使得变换后的代码运行结果与变换前代码运行结果相同，而运行速度加大或占用存储空间少，或两者都有。优化可在编译的不同阶段进行，对同一阶段，涉及的程序范围也不同，在同一范围内，可进行多种优化。一般，优化工作阶段可在中间代码生成之后和（或）目标代码生成之后进行。中间代码的优化是对中间代码进行等价变换。目标代码的优化是在目标代码生成之后进行的，因为生成的目标代码对应于具体的计算机，因此，这一类优化在很大程度上依赖于具体的机器，我们不做详细讨论。另外依据优化所涉及的程序范围，又可分为局部优化、循环优化和全局优化三个不同的级别。局部优化指的是在只有一个入口、一个出口的基本程序块上进行的优化。循环优化对循环中的代码进行的优化。全局优化是在整个程序范围内进行的优化。 本章重点：局部优化基本块的DAG表示 第一节优化技术简介 为了说明问题，我们来看下面这个例子，源程序是： P :=0 For I :=1 to 20 do P :=P+A[I]*B[I]; 经过编译得到的中间代码如图10-1-1所示，这个程序段由B1和B2两个部分组成，B2是一个循环，假定机器按字节编址。那么，对于这个中间代码段，可进行如下这些优化。 1、删除多余运算（删除公共子表达式）优化的目的在于使目标代码执行速度较快。图10-1-1中间代码（3）和（6）中都有4＊I的运算，而从（3）到（6）没有对I赋值，显然，两次计算机的值是相等的。所以，（6）的运算是多余的。我们可以把（6）变换成：T4 :=T1。这种优化称为删除多余运算或称为删除公共子表达式。 2、代码外提减少循环中代码总数的一个重要办法是代码外提。这种变换把循环不变运算，即其结果独立于循环执行次数的表达式，提到循环的前面。使之只在循环外计算一次，上例中，我们可以把（4）和（7）提到循环外。经过删除多余运算和代码外提后，代码变成图10-1-2。

物料编码优化方案

××集团物料编码优化方案 一、物料编码现状 ××集团在内部编码方面处于比较落后的状态，集团还没有形成一个统一的、科学的、规范的内部编码规则和方法。总体来讲目前××集团公司的物料编码编制没有站在集团的高度来考虑，整体过于分散；集团没有专门的部门管理；缺少规范性指导；编码简单可识别性差；编码规则不统一，非常不利于企业信息化建设等问题，因此对企业物料编码进行统一规划。 物料编码，是一件简单的事情，但绝对不是一件容易做好的事情；物料编码，是一件绝对重要且有意义的事情，但不是每家企业都做好了的事情。编码的真正使用部门除了技术部门外，使用最多的是物料管理部门、财务部门、购买管理部，所以制定物料编码，应该联合技术部门、物料管理部门、购买管理部门、财务部门、信息中心一起组成一个团队来完成。 二、物料编码方案 ××集团的物料编码必须从集团层面统一管理，统一制定编码规则，包括物料分类和编制方法，建立一套完善的编码编制流程，项目组建议采用字母加数定混合法进行物料编码。 （一）物料编码规则 1物料编码编制原则 1)统一性原则 一个组织只能使用一套物料编码，以方便组织内不同企业数据交换。××集团共享。 2)唯一性原则 一种物料只能使用一个物料编码，同样一个物料编码只能对应一种物料。

3)严谨性原则 所有物料编码需要授权专人负责，以保证其正确性。 4)终身制原则 即使某物料以后不再使用，其编码不再分配给其它物料。 5)简单化原则 编码必须简单，复杂的编码容易产生过多的成本，同时不易推广。 6)清晰性原则 编码中使用的字母和数字必须清晰辨认，不易出现引起混淆的字母和数字。如字母“O”和数字“0”，字母“Q”和数字“0”。 7)扩展性原则 考虑预留足够的扩展空间，以便以后记录新增的物料编码。 2物料分类规则 要对物料统一编码首先要进行集团所有物料分类，便于管理和责任划分。将所有物料分大、中、小三个类别，大类为根据物料的用途划分大的物料类别，中类按物料的特征来划分，小类按物料属性来划分。首先按照物料的用途先分为生产原料、生产辅料、设备仪器及配件、办公用品、基建与生活用品。生产型物料定义为成品BOM中需要的原材料；生产辅料定义为车间或实验室日常消耗品；设备仪器及配件定义为生产车间、仓库和实验室常用设备和测量用具及其配件；办公用品定义为各办公室用品如桌子、椅子、空调、纸张和笔等；基建与生活用品定义为基建用品、劳保用品（衣服、口罩）和日常清洁用品（卫生纸、清洁工具和清洁试剂）。生产原料根据物料特征可以分为大宗材料（煤、铝锭、硅、镁等）、塑料件（装饰盖、装饰带和装饰钉）、五金件（金属制品）、印刷包装类（纸箱、不干胶、托盘、封箱胶带）。设备仪器及配件可以分为生产车间设备（加工中心等）、仓库设备（叉车、铲车）、刀具类（车刀、铣刀）、量具（等）、消防设备（灭火器等）等。办公用品、基建与生活用品如参下表2-1。 3物料编码编制规则 编码统一采用12位编码，前2位为字母，其它10位采用数字，前两位字母

遗传算法与优化问题(重要,有代码)

实验十遗传算法与优化问题 一、问题背景与实验目的 遗传算法（Genetic Algorithm—GA），是模拟达尔文的遗传选择和自然淘汰的生物进化过程的计算模型，它是由美国Michigan大学的J.Holland教授于1975年首先提出的．遗传算法作为一种新的全局优化搜索算法，以其简单通用、鲁棒性强、适于并行处理及应用范围广等显著特点，奠定了它作为21世纪关键智能计算之一的地位． 本实验将首先介绍一下遗传算法的基本理论，然后用其解决几个简单的函数最值问题，使读者能够学会利用遗传算法进行初步的优化计算．1．遗传算法的基本原理 遗传算法的基本思想正是基于模仿生物界遗传学的遗传过程．它把问题的参数用基因代表，把问题的解用染色体代表（在计算机里用二进制码表示），从而得到一个由具有不同染色体的个体组成的群体．这个群体在问题特定的环境里生存竞争，适者有最好的机会生存和产生后代．后代随机化地继承了父代的最好特征，并也在生存环境的控制支配下继续这一过程．群体的染色体都将逐渐适应环境，不断进化，最后收敛到一族最适应环境的类似个体，即得到问题最优的解．值得注意的一点是，现在的遗传算法是受生物进化论学说的启发提出的，这种学说对我们用计算机解决复杂问题很有用，而它本身是否完全正确并不重要（目前生物界对此学说尚有争议）． （1）遗传算法中的生物遗传学概念 由于遗传算法是由进化论和遗传学机理而产生的直接搜索优化方法；故而在这个算法中要用到各种进化和遗传学的概念． 首先给出遗传学概念、遗传算法概念和相应的数学概念三者之间的对应关系．这些概念如下： 序号遗传学概念遗传算法概念数学概念 1 个体要处理的基本对象、结构也就是可行解 2 群体个体的集合被选定的一组可行解 3 染色体个体的表现形式可行解的编码 4 基因染色体中的元素编码中的元素 5 基因位某一基因在染色体中的位置元素在编码中的位置 6 适应值个体对于环境的适应程度， 或在环境压力下的生存能力可行解所对应的适应函数值 7 种群被选定的一组染色体或个体根据入选概率定出的一组 可行解 8 选择从群体中选择优胜的个体， 淘汰劣质个体的操作保留或复制适应值大的可行解，去掉小的可行解 9 交叉一组染色体上对应基因段的 交换根据交叉原则产生的一组新解 10 交叉概率染色体对应基因段交换的概 率（可能性大小）闭区间[0,1]上的一个值，一般为0.65~0.90 11 变异染色体水平上基因变化编码的某些元素被改变

LabVIEW 助力优化软件开发实践和源代码控制

LabVIEW 助力优化软件开发实践和源代码控制 作为一款系统设计软件(LabVIEW 可以提供搭建最先进、最具技术挑战性 的系统所需的所有工程元素 随着工程应用的挑战性和复杂度日益增加(软件工程的概念也融入了系统开发 之中。所谓软件工程就是可以保证软件的可扩展性和可维护性的工程开发实践。正确实施的软件工程可以提高应用程序的全局质量(提高开发者的工作效率并且 降低维护成本。在这篇文章中(可以学习到如何使用LabVIEW 内建专用的特性 和工具来完成最佳的软件开发实践和程序源代码控制管理。 源代码控制管理源代码控制管理是软件工程最基本的环节之一(因为它决定了 如何对一个应用程序的依赖关系进行存储、组织管理以及在开发者之间共享， 甚至会直接影响程序的部署。这样的过程(source code control-SCC)及相应的管理工具会在整个软件生命周期中完成这些任务，以减少人工完成这些任务可能 带来的损失和风险。但是，如果没有一个合理的计划以及应用架构来保证项目 自身的紧凑性和代码的模块化特点，只依靠软件来管理，则效果实在有限，所 以需要对相关的概念进行学习并通过NI 认证的LabVIEW 系统架构师考试。 对任何一个项目来说，无论项目复杂程度高低或团队的人数多少，源代码控 制都是重要且必要的。目前，很多的供应商都提供了各种不同的源代码控制工具，它们都可以用来追踪、存储和管理LabVIEW 的文件。 这些工具中可以既有免费且易用的解决方案(例如Subversion)，也有商业级的、具有完整生命周期管理的解决方案(例如Perforce)。 代码的重复利用对提高工作效率是非常有效的方法，但是它要求非常严格的 源代码管理措施。一些高级的工具，例如VI 程序包管理器，可以帮助用户有 效地管理和创建可重复使用的库文件或者VI 程序包，还可以智能追踪库文件

代码优化 清理垃圾代码

代码优化清理垃圾代码 刚搜索了一下，发现没有人发关于优化代码的帖子，现在将我原来写的一篇教程发出来，供大家学习。 清理垃圾代码是指删除页面中的多余代码。一个页面经过垃圾代码清理后，可以删除接近80%的多余代码。然而，什么样的代码才是垃圾代码呢? 1.垃圾代码简 垃圾代码就是指删除后不会影响页面正常显示的非必要的代码。这些代买占据着庞大的空间，不但消耗用户下载页面的时间，还占用搜索引擎巨大的存储空间，增加搜索引擎分析数据的时间。然而，这么庞大的垃圾代码是如何产生的呢? 2.垃圾代码的产生 一般情况下，我们会使用网页制作软件制作网页，如FrontPage、Word及Dreamweaver。这些网页制作软件在制作网页的时候，会生成相应的HTML代码，其中大部分是必要的，而有一小部分则是可有可无的，这就是所谓的垃圾代码。因此，避免产生垃圾代码最好的办法就是以手工编写代码的方式制作网页。 即使是同样内容的网页，使用不同的网页制作软件进行制作，所产生的代码也会存在很大的区别。在没有掌握手工编写代码前，可以使用Dreamweaver制作网页，完成后再清理其中的垃圾代码。 3.垃圾代码的清理 〇空格 空格字符是网页中最常见的垃圾代码。但此处讨论的空格字符并非HTML语言中的";"标签，而是指在代码编辑环境下敲击键盘上的空格键所产生的符号。网页中每个空格都相当于一个字符，因此，空格字符也会占用巨大的空间。初

步同济，空格字符约占用页面总体积的1.5%。也就是说，一个100KB的页面中，其中1.5KB是空格字符。 空格字符通常会出现在每行代码的开始和结束处，还有就是空行中。 (1)每行代码开始前的空格字符:是网页制作软件生成代码时，默认产生的缩进字符。 (2)每行代码结束处的空格字符:是编辑HTML代码时，不小心加上的。只要我们在每行代码的结束位置向右移动光标，如果光标不换行，则说明该页面还存在空格字符。 (3)空白行:在编写代码时，常利用空行或者注释对不同功能模块进行分隔，这样就产生了空白行。 对于页面中不同位置上的空格字符，清理的方式也有嗦不同，下面介绍几种常用的空格字符清理方法。 每行代码开始前的空格字符 对于每行代码开始钱的空格字符，可以使用Dreamweaver或者EditPlus等软件进行清理。具体操作步骤如下: (1)转至HTML代码编辑模式(如果是Dreamweaver); (2)按Ctrl+A选择全部代码; (3)使用组合键Shift+Tab，直至删除所有空格为止。 下面的代码1是清理空格前的效果，而代码2则是清理空格字符后的效果。 代码1: table width="100%"border="0"cellsoacing="0"cellpadding="0" tr td/td /tr tr td/td /tr tr td/td

C程序优化方案

C代码优化方案 1、选择合适的算法和数据结构 选择一种合适的数据结构很重要，如果在一堆随机存放的数中使用了大量的插入和删除指令，那使用链表要快得多。数组与指针语句具有十分密切的关系，一般来说，指针比较灵活简洁，而数组则比较直观，容易理解。对于大部分的编译器，使用指针比使用数组生成的代码更短，执行效率更高。 在许多种情况下，可以用指针运算代替数组索引，这样做常常能产生又快又短的代码。与数组索引相比，指针一般能使代码速度更快，占用空间更少。使用多维数组时差异更明显。下面的代码作用是相同的，但是效率不一样? 数组索引指针运算 For(;;){ p=array A=array[t++]; for(;;){ a=*(p++); 。。。。。。。。。。。。。。。 } } 指针方法的优点是，array的地址每次装入地址p后，在每次循环中只需对p增量操作。在数组索引方法中，每次循环中都必须根据t值求数组下标的复杂运算。 2、使用尽量小的数据类型 能够使用字符型(char)定义的变量，就不要使用整型(int)变量来定义；能够使用整型变量定义的变量就不要用长整型(long int)，能不使用浮点型(float)变量就不要使用浮点型变量。当然，在定义变量后不要超过变量的作用范围，如果超过变量的范围赋值，C编译器并不报错，但程序运行结果却错了，而且这样的错误很难发现。 在ICCAVR中，可以在Options中设定使用printf参数，尽量使用基本型参数(%c、%d、%x、%X、%u和%s格式说明符)，少用长整型参数(%ld、%lu、%lx和%lX格式说明符)，至于浮点型的参数(%f)则尽量不要使用，其它C编译器也一样。在其它条件不变的情况下，使用%f参数，会使生成的代码的数量增加很多，执行速度降低。 3、减少运算的强度 （1）、查表(游戏程序员必修课) 一个聪明的游戏大虾，基本上不会在自己的主循环里搞什么运算工作，绝对是先计算好了，再到循环里查表。看下面的例子： 旧代码： long factorial(int i) { if (i == 0) return 1; else return i * factorial(i - 1);

优化代码的几种方式

优化代码的几种方式文档类别：代理产品技术文档

在实现功能的情况下，工程师下一步需要开始的工作就是优化代码质量。软件代码的质量对于产品系统有很大的帮助提高。优化代码尺寸和效率的同事，还可以达到降低功耗的效果。对于优化代码，有许多种渠道，对于不同的应用有不同的解决之道。通常情况下，同一种优化方式在不同的应用中达到的效果是不同的。为了对某一特定应用有质量最好的代码，我们需要运用多种优化方式结合使用，并且在不断的实验过程中达到最优。 下面介绍几种常见的优化方法： 1.调整编译器的选项 在ARM编译器中提供了2组优化选项可以供工程师选择。一组是优化等级，有O0~03四个等级，数字越大，优化等级越高。另一组规定了优化的方向，-Ospace –Otime，让工程师来规范编译器优化的具体方向。另外，指定合适的CPU类型也会使代码得到优化。 2.考虑系统中内存的使用方式 高级别的ARM架构都包含有MMU和二级cache。开启内存管理器可以大大提高CPU 访问内存数据的效率，而合理使用cache可以减少CPU等待读取数据的时间。 3.设置合理的循环体 倒数归零的计数方式将比增加计数每循环一次节省一个比较指令周期。在需要时适当展开循环体也可以减少循环次数。因为每次循环都需要有计数器变更，比较计数是否达到循环终止条件等。设置合理的嵌套循环体，将循环次数多的作为内循环也是提高循环效率的方法之一。 4.内存对齐 ARM是32位处理器，因此四字节运算将得到最有效的执行。在创建结构体以及编写函数传递参数时，考虑对齐会使占用的内存尽可能少。 5.使用profiler工具，找到程序的瓶颈 ARM profiler工具提供了一个很简单的方式就可以找到程序指令层次和函数层次的瓶颈在哪里。Profiler根据程序在运行时得到的实际数据为依据进行数据分析，为之后的代码覆盖率，代码优化性以及性能表现提供分析数据。 6.使用协处理器指令 在ARMv6及v7架构，可以使用VFP和SIMD指令集来提高处理器的计算能力。尤其是在Cortex-A架构中新增的高级SIMD指令——NEON指令集可以提高处理器执行效率达4倍以上。

人工智能之遗传算法论文含源代码

30维线性方程求解 摘要：非线性方程组的求解是数值计算领域中最困难的问题，大多数的数值求解算法例如牛顿法的收敛性和性能特征在很大程度上依赖于初始点。但是对于很多高维的非线性方程组，选择好的初始点是一件非常困难的事情。本文采用了遗传算法的思想，提出了一种用于求解非线性方程组的混合遗传算法。该混合算法充分发挥了遗传算法的群体搜索和全局收敛性。选择了几个典型非线性方程组，考察它们的最适宜解。 关键词：非线性方程组；混合遗传算法；优化 1. 引言遗传算法是一种通用搜索算法，它基于自然选择机制和自然遗传规律来模拟自然界的进化过程，从而演化出解决问题的最优方法。它将适者生存、结构化但同时又是 随机的信息交换以及算法设计人的创造才能结合起来，形成一种独特的搜索算法，把一些解决方案用一定的方式来表示，放在一起成为群体。每一个方案的优劣程度即为适应性，根据自然界进化“优胜劣汰”的原则，逐步产生它们的后代，使后代具有更强的适应性，这样不断演化下去，就能得到更优解决方案。 随着现代自然科学和技术的发展，以及新学科、新领域的出现，非线性科学在工农业、经济政治、科学研究方面逐渐占有极其重要的位置。在理论研究和应用实践中，几乎绝大多数的问题都最终能化为方程或方程组，或者说，都离不开方程和方程组的求解。因此，在非线性问题中尤以非线性方程和非线性方程组的求解最为基本和重要。传统的解决方法，如简单迭代法、牛顿法、割线法、延拓法、搜索法、梯度法、共轭方向法、变尺度法，无论从算法的选择还是算法本身的构造都与所要解决的问题的特性有很大的关系。很多情况下,算法中算子的构造及其有效性成为我们解决问题的巨大障碍。而遗传算法无需过多地考虑问题的具体形式，因为它是一种灵活的自适应算法，尤其在一些非线性方程组没有精确解的时候，遗传算法显得更为有效。而且，遗传算法是一种高度并行的算法，且算法结构简单，非常便于在计算机上实现。本文所研究的正是将遗传算法应用于求解非线性方程组的问题。 2. 遗传算法解非线性方程组为了直观地观察用遗传算法求解非线性方程组的效果，我们这里用代数非线性方程组作为求解的对象问题描述：非线性方程组指的是有n 个变量（为了简化讨论，这里只讨论实变量方程组）的方程组 中含有非线性方程。其求解是指在其定义域内找出一组数能满足方程组中的每 个方程。这里，我们将方程组转化为一个函数则求解方程组就转化为求一组值使得成立。即求使函数取得最小值0 的一组数，于是方程组求解问题就转变为函数优化问题 3. 遗传算子 遗传算子设计包括交叉算子、变异算子和选择算子的设计。

模拟退火算法解决路径优化 的源代码

?òóD simulated annealing with metropolies(Monte Carlo)×?μ?ò???????μ?′ú??￡???òa?′?′?′￡? void anneal(int nparam, int nstep, int nstep_per_block, double t0, const double * param_in, double cost_in, double * params_out, double * cost_out) { int nblock; int step; int block; int nactive; int rank; int n_accepted = 0; int i, j, n; double cost_current, cost_trial; int * param_index; double * param_current; double * param_trial; double * Q; double * S; double * u; double * dp; double * A;

FILE * fp_log_file; char fname[FILENAME_MAX]; double temp = t0; double tempmax = temp; double ebar, evar, emin, eta, specific_heat; double delta; double chi = 0.8; // Annealing schedule double chi_s = 3.0; // Vanderbilt/Louie 'growth factor' double rm; double root3 = sqrt(3.0); double p = 0.02/sqrt(3.0); //max size of annealing step param_current = new double[nparam]; param_trial = new double[nparam]; cost_current = cost_in; MPI_Comm_rank(MPI_COMM_WORLD, &rank); sprintf(fname, "a_%4.4d.log", rank); fp_log_file = fopen(fname, "a"); if (fp_log_file == (FILE *) NULL) errorMessage("fopen(log) failed\n");