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  • 2019-05-25 22:00:40

    到书上出现gcc -lm 的选项,甚是不解,在网上查阅了一些资料,访问了一些论坛整理下。
    初学linux和gcc,C代码调用math.h中的函数有问题,如sqrt函数。若如sqrt(3.0)则可以编译通过并运行正常,若如sqrt(n),这里n是定义好的double型变量,则不能编译通过,错误信息为:undefined reference to 'sqrt'。
    像 sqrt(3.0); 这种调用,gcc 在编译时就可以将其替换为对应的值(gcc 优化的一部分),从而不需要链接 sqrt 所在的数学库 libm;而像 sqrt(n); 这种调用,一般无法做这种替换,因此需要链接 libm。

    编译的时候,链接 数学库, -lptread 链接线程库等等,也可以使自己编译的库

    Question: 编译程序时得到undefined reference to 'xxxx'这样的错误提示 
    Answer: 那你一定是缺少某个库,用 -l参数将库加入。Linux的库命名是一致的,一般为libxxx.so,或libxxx.a,libxxx.la,那么你要链接某个库就用-lxxx,去掉头lib及"."后面的so,la,a等即可。 因为数学函数位于libm.so库文件中(通常在/lib目录下),-lm选项告诉编译器,我们程序中用到的数学函数要到这个库文件里找.
    同时,常见的库链接方法为: 
    数学库 -lm ; posix线程 -lpthread 
    lc 是link libc
    lm 是link libm
    lz 是link libz

     

    -ldl

     #include <dlfcn.h>

     dlopen(),dlclose() , dlerror() , dlsym() , the Base Definitions volume of IEEE Std 1003.1-2001, <dlfcn.h>

    这些函数,动态库的相关部分

    -dl ,是显式加载动态库的动态函数库

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  • 动态优化笔记(一)

    千次阅读 2019-02-23 17:51:07
    动态优化 -----the dynamic optimization problem(DOP) 相对于求解函数极值这类静态问题,许多存在于真实世界的优化问题都是在动态变化的,这一类问题被称为动态优化问题,或动态环境优化问题。在这类问题中,目标...

    动态优化

    -----the dynamic optimization problem(DOP)

    相对于求解函数极值这类静态问题,许多存在于真实世界的优化问题都是在动态变化的,这一类问题被称为动态优化问题,或动态环境优化问题。在这类问题中,目标函数约束条件帕累托前沿等都有可能随着时间进行变化。这一类动态优化问题比静态问题更有难度,随着时间推移,我们必须对一个问题进行重复优化。
    动态优化问题的定义如下:

    在这里插入图片描述
    S是搜索空间
    f是目标函数在时间t的取值
    X(t)是在时间t的一组可行解
    动态优化问题也可根据解向量的取值情况分为离散的和连续的,如下:
    在这里插入图片描述

    优化目的

    我们应该能够在任何时间,追踪到问题的最优值(近似值)。这需要我们在每次环境发生变化后,算法能快速收敛到全局最优,并且不被之前优化解所困而陷入局部最优。对于算法的性能测量,可以用离线性能(在K个时间段内的最优值相加的均值;offline performance)等,也可以从“算法在每次变化后得到的最优值与实际最优相距多少”,离线误差(offline error),准确度(Accuracy)等。
    一般来说,算法的性能指标,可以分为基于最优值的和基于行为的,以上就是基于最优值的测量。而基于行为的测量,可以从解得多样性、稳定性、鲁棒性、交叉熵(不懂)、峰的覆盖、λ-branching(不懂)等几个方面取值。另外的性能指标,可以从评估算法跟踪和定位可行解的能力来进行评价。
    当然,这些大部分是对于单目标来说的,对于多目标还有更多的性能测量方式。

    Benchmark

    1.The moving peaks 移动峰问题—MPB
    2.The generalized dynamic benchmark generator —GDBG
    3.The exclusive-or (XOR) DOP generator for binary-encoded problems
    4.The dynamic benchmark generator for permutation-encoded problems

    在这里插入图片描述
    前两个benchmark在连续域中,通过调整参数来使得山峰(函数峰值)进行移动。一般来说,MPB应用的更多一些,而GDBG是在MPB的基础上提出的一种新的动态问题,它包含许多的rotated optima(暂时不懂 应该是通过一些自旋),GDBG包含八种不同的变化方式和六种基础的测试函数,下面是八种变化
    1.small step change,小步
    2.large step change, 大步
    3.random change, 随机
    4.chaotic change,混乱
    5.recurrent change,周期的
    6.recurrent change with noise,带有干扰的周期变化
    7.dimensional change 维度
    8.number of peaks change. 峰的数量

    启发式算法(基于种群)

    ------Swarm intelligence algorithms

    随着社会发展,优化的问题越来越复杂(NP),经典的优化算法遇到许多瓶颈,如经典算法一般使用局部信息例如单个初始点及所在导数等,使得经典算法无法避免局部极小问题。启发式算法相对于最优算法可定义为:一个基于直观经验构造的算法,在可接受的花费(计算时间、占用空间等)下给出待解决组合优化问题每个实例的一个可行解,该可行解与最优解的偏离程度不一定事先可预计。这类算法一般来源于自然启发,例如PSO、ABC、GA;

    动态环境下的智能算法

    智能集群类算法一般是为静态问题设立的,所达到的要求或目的,一般是为了将种群快速收敛到全局的最优点,而在动态环境中则不行。目标函数的峰值在不断变化,我们不能只是为了在某一刻收敛到最优,而是要求时刻追踪到最优值的变化。所以当我们用这些算法时,一旦收敛,则种群多样性降到最低,无法继续进行朝着新的优化目标追踪,但多样性如果过多也会影响算法执行。另一方面,当我们重新朝着新的优化目标迭代时,我们是否要利用先前的解向量(knowledge transfer)。如果变化发生前后的目标函数有相似性,那么我们应该去适当保留一些历史信息,但是如果保存的过多,也会导致算法早熟收敛。
    在这里插入图片描述


    以下为个人所看所想,不保证正确性

    我看的大部分都是应用于连续域的算法,PSO、DE、GA、ABC、BFA这些。NSGA-2也有看,不过现在想想也忘了,记性不好。这些算法在动态环境下的改进也看了一些,暂时先记录下。

    1. 近期看的PSO的改进 (PSO-HE)
    经典PSO收敛速度快,很容易收敛,放在动态环境下会造成多样性损失,主要是增加多样性。
    演变方式变化:使用一个随机解替代Pbest,产生的新的解向量X(t+1)用于替换种群中最差的解,目的是为了使随机选择的解选到差解的概率降低。下图是新的速度更新公式在这里插入图片描述
    使用多种群的方法增加多样性,种群数量是固定的;全局最优解向量在两代的中取值不同来检测变化,存储N个历史最优值,在检测到变化时,根据一定概率选取一部分进行重新初始化。
    其性能与CPSO;PSO-CP;MSPSO;JDE;CDDE_Ar等算法作比较,效果较好。它的基于历史指导的方式,是在环境变化平滑,前后有重叠区域的假设上,如果变化规模大,效果并不好。
    2. jDE
    将经典差分演化算法中的F和CR两个参数做自适应改进,对多代未改进的值进行初始化(设置age参数);多种群,以最优解为子种群代表,加入同峰判断(根据代表的欧式距离);保存历代最优解,50%的几率用于重新初始化;下面是自适应因子的公式。
    在这里插入图片描述
    Fu和Fl是通过别的作者和一些实验数据得来的,加入了随机性。
    3. 多种群细菌觅食算法MBFO
    在细菌算法上加了多种群和同峰判断,通过子种群最优值的不同代取值不同 来判断变化发生,发生变化则重新评估种群全部个体。
    4. DBFA
    细菌觅食操作可以分为以下几个动作,(1)趋向(2)复制(3)迁移(4)聚集,趋向代表了算法的 探究能力(exploitation),复制操作加快了算法的收敛速度,迁移用来探测(exploration),聚集用来调节相对适应值。DBFA主要改进了复制操作,经典的细菌算法是通过对相对适应值排序,保留前2/N个个体并复制来加快收敛速度,这不适用于动态环境,DBFA引入了轮盘赌的选择机制,通过以下公式在这里插入图片描述
    Ji代表i个体第j次趋向第r次复制的适应值,进行排序后,计算出新的Wi概率,所有个体的Wi相加应等于1;通过这种方式来决定复制留下的个体,一定程度上增加了多样性。
    5. 基于蜜蜂生命周期的ABC算法
    从蜜蜂的整个生命过程出发,设置出生和死亡条件,自适应种群的大小
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    设置新的参数营养梯度Nutrition根据真实适应值计算,标准化过后计算出新的F(i,t),根据这个F是否大于或小于设置的阈值来判断是否新增或者删除某个个体。新产生的个体通过在这里插入图片描述
    来得到新的位置。阈值也是根据种群的大小自适应的,随着时间t的增加,出生和死亡的数量会得到增加。导致的效果就是好的解变多,坏的解越来越容易被淘汰。这个算法再改进过后,感觉上应该是更快的收敛了,没有感觉到多样性增加,不太利于动态环境。

    总的来说目前对于动态环境中的这些种群算法,都是要防止收敛,在变化发生后,增加种群的多样性,或在演化过程中,随时保持一定的多样性。一般的方法也就是调参使得参数自适应或者利用多种群增加多样性。对于特别的问题,例如变化比较平滑,幅度不大,可以保留一些历史信息来提高收敛速度。关于动态多目标和动态约束问题等到下次再说8。

    引用

    • A collaboration-based particle swarm optimizer with history-guided estimation for optimization in dynamic environments,Leilei Cao , Lihong Xu , Erik D. Goodman
    • Dynamic Optimization using Self-Adaptive Differential EvolutionJanez Brest, Member, IEEE, Aleˇs Zamuda, Student Member, IEEE, Borko Boˇskovi´c, Student Member, IEEE,
      Mirjam Sepesy Mauˇcec, and Viljem ˇZumer, Member, IEEE
    • Multi-Bacterial Foraging Optimization for Dynamic Environments
    • Bacterial Foraging Algorithm For Dynamic Environments,W. J. Tang, Q. H. Wu, Senior Member, IEEE, and J. R. Saunders
    • Artificial Bee Colony Optimizer Based onBee Life-Cycle for Stationary and Dynamic Optimization Hanning Chen, Lianbo Ma, Maowei He, Xingwei Wang, Xiaodan Liang, Liling Sun, and Min Huang
    • A survey of swarm intelligence for dynamic optimization: Algorithms and
      applications,Michalis Mavrovouniotis, Changhe Li, Shengxiang Yang
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  • 那么是否有办法可以让显示器...DCR即动态对比率,全称为Dynamic Contrast Ratio,也就是我们经常会提到的动态对比度优化技术,自动检测输入信号的明暗度,自动调整背光模组从而提升画面表现力,不仅可以提升对比度...

    那么是否有办法可以让显示器可以根据游戏的画面明暗程度自动进行亮度对比度的调节呢

    这里就要提到现在显示器中拥有的DCR功能,会针对显示器的画面进行自动亮度以及对比度的调节,从而带来更好的视觉效果。

    DCR是什么?

    DCR即动态对比率,全称为Dynamic Contrast Ratio,也就是我们经常会提到的动态对比度优化技术,自动检测输入信号的明暗度,自动调整背光模组从而提升画面表现力,不仅可以提升对比度,还可以提升灰阶从而带来更细腻的画面,并且会根据画面的特性自动调整亮度对比,带来更为清晰的画面。

    显示器的动态对比度可以通过测试计算得出,将屏幕最高亮度/屏幕最低亮度(n=Lmax/Lmin),简单的说也就是数值越大越好,这样也就表明明和暗之间的分层就越多,显示画面的层次感自然也就越强。

    通过drc开启和未开启对比可以发现游戏画面中本身过亮地方,在未开启DCR时画面会有一种过曝的感觉,而在开启了DCR之后,画面的高光部分很明显地压暗了,因此画面整体色彩在视觉上也会更适合观看。

    DCR动态对比优化技术可以赋予玩家更为直观的视觉享受,细节表现得以充分挖掘,从而使得画

    显示器中的DCR是什么意思?DCR是DCR丽比技术。这个丽比技术可以自动调节屏幕的对比值,自动判断屏幕的亮度是否适合,下面让我们一起去了解这方面的详细内容吧。

    cc009736eb8cc2f3d89025f2e1e833aa.png

    操作方法

    1、DCR(Dynamic Contrast Ratio),中文叫做动态对比度,显示器中的DCR表示该显示器用了DCR丽比技术。

    2842ddebb8da035412ee3f18badf3ce6.png

    2、动态对比度,指的是液晶显示器在某些特定情况下测得的对比度数值,例如逐一测试屏幕的每一个区域,将对比度最大的区域的对比度值,作为该产品的对比度参数。

    eb433ac4a99269ca3656ae805e01f4f8.png

    3、DCR丽比技术 (Dynamic Contrast Ratio)有专门的对比度优化技术,自动判断画面整体亮度,通过减弱较暗区域亮度,有效地对不同色阶层次精准还原,使画面细节更清晰,层次更分明。

    44fc30d5ca1385d14a0d21e035c74816.png

    4、显示器对比值是定义最大亮度值(全白)除以最小亮度值(全黑)的比值。CRT显示器的对比值通常高达500:1,以致在CRT显示器上呈现真正全黑的画面是很容易的。

    8d0349b0dc022fc990d86a47e2209502.png

    5、不同厂商对于动态对比度的测量方法可能也不尽相同,但其本质也万变不离其宗。动态对比度与真正的对比度是两个不同的概念,一般同一台液晶显示器的动态对比度是实际对比度的3-5倍

    2f5403d8968e47b2d3bdafda9537d08f.png

    特别提示

    这个丽比技术的出现,大大的提高了显示器调节的智能化,不需要人手工的去调节屏幕的对比和亮度。

    面视觉更为醒目,层次更丰富,给玩家们带来了更为舒适的视觉体验。同时,也可以减弱画面过亮引起的眼睛疲劳。不过想要开启DCR技术,并不是适用所有的显示器哦,首先需要显示器必须配备DCR技术才可以哦~

    展开全文
  • Unity烘焙动态光照实现光源优化

    万次阅读 2017-04-26 13:41:12
    什么是动态光源? Unity灯光默认是实时光照,也就是说物体在灯光下不同位置产生不同灯光灯光效果 什么是烘焙动态光源? 由于动态光源在实时光照下会大量的Setpass Calls(Draw Calls) 为了减...

    本文使用Unity5.x版本,由于Unity4.x到Unity5.x更换了光照引擎,所以本文内容只适合于Unity5.x版本

    本文向大家介绍Unity烘焙动态光照来实现光源优化

    什么是动态光源?

    Unity灯光默认是实时光照,也就是说物体在灯光下不同位置产生不同灯光灯光效果

    什么是烘焙动态光源?

    由于动态光源在实时光照下会大量的Setpass Calls(Draw Calls)

    为了减小Setpass Calls,我们烘焙动态光源

    将该场景灯光效果烘焙,原理是Unity为我们自动生成光照贴图

    这样大大减少了Setpass Calls

     

    接下来我详细介绍下,在Unity实现烘焙动态光照

    新建场景,在场景中创建如下对象

    下图是对象结构列表

    此时我们运行游戏,发现Setpass Calls比较大(手游一般控制在60一下)

    我们目标是烘焙光照贴图,实现减少Setpass

    我们将Cube设置为静态对象(烘焙贴图)

    选中全部点光源,将Baking选择为Baked

    Realtime: 实时(默认)

    Baked: 烘焙

    Mixed: 混合

    打开Window->Lighting

    勾选中Baked GI

    点击Build烘焙(也可以勾选Auto,自动更新)

    此时在Lightmap窗口中会发现已经生成了光照贴图

    此时运行游戏观察Setpass Callls发现大大减少

    细心的同学可能发现,烘焙后的场景“变亮”了,无伤大雅,因为用户在体验游戏不会感觉出来有什么不一样

    但是实现了烘焙,会场景中的主角不再受到光照影响

    这是因为我们此时是光照贴图影响这场景的显示,灯光不再实时光照了

    有什么方法可以解决呢?

    接下来介绍Light Probe Group(探针)

    Light Probe Group作用是记录该位置光照信息

    按下图创建Light Probe Group

    创建多个探针

    重新烘焙(勾选了Auto下不需要)

    此时在减小了Setpass Calls情况下依旧可以“实时光照”,达到优化目标效果

    Light Probe Group的位置摆放的好话,基本可以达到和实时光照效果一样

     

    如果本文对你有帮助,请多多支持,干货满满,欢迎前来阅读!!!

     

     

     

     

     

     

     

    展开全文
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