matlab匹配滤波代码TOP-OPT板 用于板的拓扑优化的MATLAB代码（测试） 概述 此项目是由一小部分土木工程硕士学位课程的学生开发的，该课程为结构计算力学2课程。 目的是通过将拓扑优化技术嵌入结构应用程序来探索拓扑优化区域。 特别是，我们关注约束优化的两个问题： 在给定一定数量的材料的情况下，找到一个最小化其顺应性（载荷功）的板上的质量分布； 在给定数量的材料的情况下，在使固有频率最大化的板上找到质量分布。 对区域（板）进行离散化，然后使用SIMP（带罚分的固体各向同性材料）模型来表达这些问题。 然后，应用FEM（有限元方法）和OC（最佳性准则）方法，代码执行优化过程以找到最佳材料密度场。 特征 该代码中实现的主要功能是 合规性优化（工作量最小化） 特征频率优化 可用的不同类型的有限元（ACM，BMF等） 显示收敛，优化设计，变形构型和本征模的图 如何开始使用代码 基本上，您只需要运行两个主文件之一（或），然后看看会发生什么 :grinning_face_with_smiling_eyes: 。 如您所见，在主文件中，可以根据需要设置几个参数，例如板尺寸，材料属性，体积约束以及计算中使用的有限元类型。 显然，您可以根据需要修改代码。 例如

页面置换算法是操作系统中的核心组件，用于管理计算机的内存系统，确保系统高效运行。在实际操作系统中，物理内存的大小通常远远小于虚拟地址空间，因此需要合理的算法来管理物理内存，当程序运行时所需的页面不在内存中时，选择将哪个页面置换出去，以便加载新页面。FIFO、LRU、OPT、NUR和LFU是五种典型的页面置换算法，它们各自具有不同的特点和适用场景。 FIFO（First-In-First-Out）算法是最早出现的页面置换算法，基于先进先出的原则，假设最早装入内存的页面不再被使用，因此当需要替换时，FIFO会置换最早进入内存的页面。该算法实现简单，但可能会导致“Belady异常”，即在某些情况下，增加内存页面反而使得缺页率增加。 LRU（Least Recently Used）算法基于一个假设：如果一个页面很久没有被访问，那么在未来它也不太可能被访问。因此，LRU算法总是淘汰最长时间未被访问的页面。LRU算法能够较好地反映程序的局部性原理，但实现成本较高，特别是在实际操作中，需要维护一个访问记录链表。 OPT（Optimal）算法是一种理想化的算法，它总是淘汰未来最长时间内不会被访问的页面，因此它能保证最低的缺页率。然而，由于OPT需要预知未来的页面访问序列，因此在实际中无法直接使用。不过，OPT常常作为评估其他页面置换算法的标准。 NUR（Not Recently Used）算法是LRU算法的一种近似，通过维护两个列表来区分页面的使用情况：一个用于记录最近使用的页面，另一个用于记录未使用的页面。在选择页面替换时，NUR算法会优先考虑两个列表中都未出现的页面进行置换，这降低了实现的成本，同时避免了频繁扫描整个内存的开销。 LFU（Least Frequently Used）算法则基于一个假设：一个页面在最近一段时间内被访问的频率较低，那么在未来一段时间内它被访问的频率也可能会保持较低。因此，LFU算法淘汰访问频率最低的页面。LFU算法可能会受到历史数据的影响，特别是在程序访问模式发生变化时，可能无法正确反映当前的页面使用情况。 在上述实验报告中，学生们需要通过随机数产生指令序列，模拟不同页面访问模式。指令序列需要转换为页地址流，并且设置不同的用户内存容量，然后通过编写函数来计算FIFO、LRU、OPT、NUR和LFU五种页面置换算法在不同内存容量下的命中率。通过这些实验步骤，学生不仅能够加深对页面置换算法的理解，还能学会如何通过编程实现这些算法，并评估它们的性能。 实验的步骤包括定义数据结构、初始化变量、编写核心函数来模拟算法流程，最终输出不同算法在不同内存容量下的命中率。其中，数据结构包括页面结构、页帧控制结构、指令流数组、页面失效次数和用户进程内存页帧数等，核心函数涉及页面的装入、缺页判断、页面置换和命中率计算等。 页面置换算法是操作系统中用于内存管理的关键技术，通过理解并实现FIFO、LRU、OPT、NUR和LFU等算法，可以有效提升计算机系统的性能和效率。而通过设计性实验，可以更加直观地了解这些算法的实现细节和性能差异，为系统设计和优化提供重要参考。

流行的无模型强化学习算法 PyTorch和Tensorflow 2.0在Openai体育馆环境和自行实现的Reacher环境中均实现了最新的无模型强化学习算法。 算法包括软参与者关键（SAC），深度确定性策略梯度（DDPG），双延迟DDPG（TD3），参与者关键（AC / A2C），近端策略优化（PPO），QT-Opt（包括交叉熵（ CE）方法） ， PointNet ，运输商，循环策略梯度，软决策树等。 请注意，此存储库更多是我在研究和实施期间实施和测试的个人算法集合，而不是正式的开放源代码库/软件包以供使用。 但是，我认为与他人分享它可能会有所帮助，并且我希望对实现进行有益的讨论。 但是我没有花太多时间在清理或构建代码上。 您可能会注意到，每种算法可能都有几种实现方式，在此我特意展示所有这些方式，供您参考和比较。 此外，此存储库仅包含PyTorch实施。 对于RL算法的官方库，

将热轧批量计划问题作为一个约束满足问题处理,建立不确定计划数的VRPSTW约束满足模型.在求解过程中,先用约束满足的一致性技术过滤变量的值域,收缩搜索空间;然后用变量选择和值选择构造轧制计划的解.为变量赋值之后,实施约束传播,保证每块板坯只被访问一次并动态禁止子回路.在已有的解的基础上,应用基于禁忌的k-opt互换改进解的质量.数据实验证明模型和算法是有效的.

请求页式管理缺页中断模拟设计-- LRU、OPT

请求页式管理缺页中断模拟设计--LRU、OPT

编写模拟的动态页式存储管理程序，实现对动态页式存储的淘汰算法的模拟（包括先进先出淘汰算法、最近最少使用淘汰算法、最不经常使用淘汰算法三种算法均进行模拟）并计算各个算法的缺页率； 并且页面淘汰算法在淘汰一页时，只将该页在页表中抹去，而不再判断它是否被改写过，也不将它写回到辅存。 （包含缺页次数及缺页率计算）

OPT的VERILOG代码，供学verilog的人使用

c++实现操作系统请求调页功能 分别有FIFO LRU 和OPT 算法

opt lru fifo 页面置换算法 lru 页面置换算法