【文章內容簡介】 下的 copy，使用方法與 dos 下的 copy 一樣。 GCC 基礎知識要點 基本規(guī)則　　gcc 所遵循的部分約定規(guī)則： 　　.c 為后綴的文件，C 語言源代碼文件；　　.a 為后綴的文件，是由目標文件構成的檔案庫文件；　　.C，.cc 為后綴的文件，是 C++源代碼文件；　　.h 為后綴的文件，是程序所包含的頭文件；　　.i 為后綴的文件，是已經預處理過的 C 源代碼文件；　　.ii 為后綴的文件，是已經預處理過的 C++源代碼文件；　　.m 為后綴的文件，是 ObjectiveC 源代碼文件；　　.o 為后綴的文件，是編譯后的目標文件；　　.s 為后綴的文件，是匯編語言源代碼文件；　　.S 為后綴的文件，是經過預編譯的匯編語言源代碼文件。 執(zhí)行過程　　 雖然我們稱 Gcc 是 C 語言的編譯器，但使用 gcc 由 C 語言源代碼文件生成可執(zhí)行文件的過程不僅僅是編譯的過程，而是要經歷四個相互關聯的步驟∶預處理(也稱預編譯，Preprocessing)、編譯(Compilation)、匯編(Assembly)和鏈接(Linking)?！　∶?gcc 首先調用 cpp 進行預處理，在預處理過程中，對源代碼文件中的文件包含(include)、預編譯語句(如宏定義 define 等)進行分析。接著調用 cc1進行編譯，這 為后綴的目標文件。匯編過程是針對匯編語言的步驟，調用 as 進行工作，一般來講，.S 為后綴的匯編語言源代碼文件和匯編、.s 為后綴的 為后綴的目標文件。當所有的目標文件都生成之后，gcc 就調用 ld 來完成最后的關鍵性工作，這個階段就是連接。在連接江蘇大學 2022 屆本科畢業(yè)論文8階段，所有的目標文件被安排在可執(zhí)行程序中的恰當的位置，同時，該程序所調用到的庫函數也從各自所在的檔案庫中連到合適的地方。 基本用法　　　在使用 Gcc 編譯器的時候，我們必須給出一系列必要的調用參數和文件名稱。Gcc 編譯器的調用參數大約有100多個，其中多數參數我們可能根本就用不到，這里只介紹其中最基本、最常用的參數。　　Gcc 最基本的用法是∶gcc [options] [filenames]　　其中 options 就是編譯器所需要的參數，filenames 給出相關的文件名稱?！　，只編譯，不連接成為可執(zhí)行文件， 等源代碼文件生成.o 為后綴的目標文件，通常用于編譯不包含主程序的子程序文件?！　 output_filename，確定輸出文件的名稱為 output_filename，同時這個名稱不能和源文件同名。如果不給出這個選項，gcc 就給出預設的可執(zhí)行文件 。　　g，產生符號調試工具(GNU 的 gdb)所必要的符號資訊，要想對源代碼進行調試，我們就必須加入這個選項?！　，對程序進行優(yōu)化編譯、連接，采用這個選項，整個源代碼會在編譯、連接過程中進行優(yōu)化處理，這樣產生的可執(zhí)行文件的執(zhí)行效率可以提高，但是，編譯、連接的速度就相應地要慢一些。　　O2，比O 更好的優(yōu)化編譯、連接，當然整個編譯、連接過程會更慢?！　dirname，將 dirname 所指出的目錄加入到程序頭文件目錄列表中，是在預編譯過程中使用的參數。C 程序中的頭文件包含兩種情況∶　　A)include 　　B)include “”　　其中，A 類使用尖括號( )，B 類使用雙引號(“ ”)。對于 A 類，預處理程序cpp 在系統(tǒng)預設包含文件目錄(如/usr/include)中搜尋相應的文件，而 B 類，預處理程序在目標文件的文件夾內搜索相應文件。江蘇大學 2022 屆本科畢業(yè)論文9. 基本蟻群算法 基本蟻群算法 蟻群優(yōu)化算法是一種受自然界生物行為啟發(fā)而產生“自然”算法。產生于對蟻群行為的研究。蟻群中的螞蟻以“信息素”(pheromone)為媒介，間接異步的相互聯系。這是蟻群優(yōu)化算法的最大特點。螞蟻在行動過程中(尋找食物或尋找回巢的路徑)中，會在他們經過的地方留下一些化學物資，稱之為“信息素” 。這些物資能被同一蟻群中后來的螞蟻感受到并作為一種信號影響后者的行動。具體表現在后到的螞蟻選擇有這些物資的路徑的可能性比選擇沒有這些物資的路徑的可能性大得多。后到者留下的信息素會對原有的信息素進行加強，并循環(huán)下去。這樣，經過螞蟻越多的路徑會被越多的螞蟻訪問，因而積累的信息素也就越多，在下一個時間內被其他螞蟻選中的可能性也就越大。這個過程會一直持續(xù)到所有的螞蟻都走最短的那一條路為止。 通過圖 簡單的了解螞蟻的運動過程。假設一個螞蟻外出尋找食物，螞蟻從nest 點出發(fā)，行走速度相同，食品在 food 點，螞蟻可能行走的路線如圖 。由于無法預知道路中間的情況，螞蟻出發(fā)時會隨機選擇 nestBfood 或 nestCfood 中的一條。假設初始每條路線上分別分配一只螞蟻，每單位時間走一步。當行走 7 個單位時間后，為圖 中上半部分的情形，已經有一個螞蟻到達 food 點。當行走 14 個單位時間后，走 nestBfood 的螞蟻己經回到 A 點，而行走 nestCfood 的螞蟻到達 food 點。如果螞蟻每經過一點都留下大小為 1 的信息素，這時 nestBfood 路線的第一點聚集2 點，而 nestCfood 路線的第一點聚集 1 點。在行走 28 個單位時間后，這兩點的信息素變化分別為 4 和 2，比值為 2:1，nestCfood 路線的螞蟻返回 nest 點。 如果按比值的比例，一群決定 nestBfood 路線派兩個螞蟻，而 nestCfood 路線上派一個螞蟻。在每個螞蟻再各行走 28 個單位時間后，nestBfood 和 nestCfood 路線的第一個點各累計 12 和 4，比值為 3:1。如果再按比值分配螞蟻數量，則nestBfood 路線分配三只螞蟻，而 nestCfood 路線分配一只螞蟻。按原有的模式重復 28 個單位時間，nestBfood 和 nestCfood 路線的第一點信息素各積累 24 和 6，江蘇大學 2022 屆本科畢業(yè)論文10比值為 4:1。如此重復下去，可以發(fā)現 nestBfood 和 nestCfood 路線的第一點信息素的比值會越來越大，最后的極限是所有的螞蟻只選擇 nestBfood 路線。 圖 :螞蟻尋物過程的簡化圖為了更好的描述蟻群算法，下面所有的符號和算法設計以 TSP 為基礎，其它應用可以據此進行改進。令 為 n 為搜索空間中第 i 只螞蟻的位置。假設),(1iidii xx???表示第 i 只螞蟻可以去的所有位置的集合。等式()給出了第 i),(1sjjixs????只螞蟻向第 j 個位置移動的概率函數，并且位置 ix與位置 j之間的信息素 的值越大、ij?先驗值 的值越大選擇路徑 ij 的概率越大，其中 為 ,這里 是由位置ij? ij?jixJ?1jixJ?ix移動到位置 jx的耗費，通常由目標函數決定，它可以是兩點間的距離或花費的費用。等式中的 α,β 是兩個系數，分別為殘留信息素和轉移耗費的相對重要程度。江蘇大學 2022 屆本科畢業(yè)論文11 ()????sl ililijijx tttPji 1)]([)]([)(????下一個位置可以根據 tPjix?的最大值來選擇或是用輪盤賭來隨機的選擇下一個位置。當一個螞蟻走完了所選的路徑，則按式()更新信息素值。在每一次循環(huán)結束后，每條路徑上的信息數值都按()式進行更新，其中是 g?全局信息素揮發(fā)系數,。 10?g? 10)。()(1() ????????????ttt ijijij（） )(()ttg?（） 蟻群算法基本步驟以 TSP 為例，基本蟻群算法的具體實現步驟如下：(1)參數初始化。令時間 t=0 和循環(huán)次數 Nc=0，設置最大循環(huán)次數 Ncmax, 將 m 個螞蟻置于 n 個元素(城市)上，令有向圖上每條邊(i, j)的初始化信息量 τij(t)=const, 其中 const 表示常數，且初始時刻 Δτij(0)=0 (2)循環(huán)次數 Nc← Nc+1。 (3)螞蟻的禁忌表索引號 k=1。 (4)螞蟻數目 k←k+1 。 (5)螞蟻個體根據狀態(tài)轉移概率公式(1)計算的概率選擇元素(城市) j 并前進，j∈{C tabuk}。 (6)修改禁忌表指針，即選擇好之后將螞蟻移動到新的元素(城市)，并把該元素(城市)移動到該螞蟻個體的禁忌表中。 (7)若集合 C 中元素(城市)未遍歷完，即 km，則跳轉到第(4)步，否則執(zhí)行第(8)步。 (8)根據公式()和式()更新每條路徑上的信息量。江蘇大學 2022 屆本科畢業(yè)論文12 (9)若滿足結束條件，即如果循環(huán)次數 Nc≥ Ncmax 則循環(huán)結束并輸出程序計算結果，否則清空禁忌表并跳轉到第(2)步。 蟻群算法流程圖 輸出程序計算結果按式（2）和式（3）進行信息量更新修改禁忌表按式（1）選擇下一元素螞蟻 k=1循環(huán)次數 Nc← Nc+1初始化開始結束K≥m滿足結束條件螞蟻 k=k+1NYYN江蘇大學 2022 屆本科畢業(yè)論文13 圖 基本蟻群算法程序流程圖 復雜度分析對于 TSP，所有可行的路徑共有(n1)!/2 條，以此路徑比較為基本操作，則需要(n1)!/21 次基本操作才能保證得到絕對最優(yōu)解。若 1M FLOPS，當 n=10, 需要 秒n=20, 需要 1929 年n=30, 需要 年. 基本人工免疫算法 一般免疫算法的理論思想 生物免疫系統(tǒng)(Biological Immune System)是一種高度并行的、分布式的自適應系統(tǒng)，它是脊椎動物體內能夠識別和排除抗原性異物，保護機體免受損害以及維持機體內部環(huán)境穩(wěn)定的極為復雜的生物學系統(tǒng)。在免疫系統(tǒng)中，外來的細菌、病毒(dangerous foreign bacteria，viruses，etc)等“非己’ ，物質稱為抗原，負責識別和清除抗原的是抗體?？贵w與抗原的匹配程度用親合力(affinity)表示。當親合力超過某一閉值時，即表示抗體與抗原匹配成功，免疫應答(immune response)過程被啟動。此時，與外來抗原匹配的免疫細胞(B 細胞)被激活(activation)并大量增生(Proliferation)，分泌出抗體，這些抗體與抗原結合將抗原消滅。那些能夠參與免疫應答的細胞，會被記憶下來而長期保存在免疫系統(tǒng)中，當相同或相似的抗原再次入侵機體時(Previously)，免疫系統(tǒng)會產生所謂的“二次應答” ，能更快、更準確、更有效地消除抗原。所以，生物免疫系統(tǒng)具有學習、記憶及聯想(associative retrieval)的功能。從信息處理的觀點看(From an informationprocessing perspec