所做的是個(gè)用遺傳算法優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)流量的問(wèn)題，既然要優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)流量，對(duì)網(wǎng)絡(luò)建模肯定是首當(dāng)其沖的。

建模的是個(gè)bcube網(wǎng)絡(luò)，是云計(jì)算中心中比較熱的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，具體的可以參照scholar.google.com

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為了節(jié)省空間，我一度想采用uint8作為數(shù)據(jù)類(lèi)型，因?yàn)閿?shù)據(jù)量比較大，我自己以為這樣處理的時(shí)間會(huì)比較短，但是用tic toc計(jì)時(shí)后，double類(lèi)型反而在運(yùn)算的時(shí)候更快。

arryfun可以從一個(gè)矩陣中批量執(zhí)行指定的函數(shù)。

在最后我終于還是放棄了matlab，因?yàn)檫@次的課題目標(biāo)是速度，matlab實(shí)在太慢了，并且靈活度太低，想要整出個(gè)自定義的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，或者自由的多線程，都很難（可能是我對(duì)matlab還不夠熟悉所致）。

相比之下，C++作為瑞士軍刀，可大可小，大有STL庫(kù)作支持，小則可對(duì)內(nèi)存每個(gè)字節(jié)作操作，寫(xiě)出來(lái)其實(shí)也不慢。并且GA算法完全可以并行化，采用C++并行之后大幅度提高速度。matlab雖然有parfor，但是挺蛋疼的，限制太多。

因?yàn)檎n題的關(guān)鍵是速度，計(jì)時(shí)是必須的，為了能夠方便的計(jì)時(shí)，模仿matlab寫(xiě)了tic和toc

LARGE_INTEGER litmp;
LONGLONG QPart1,QPart2;
double dfFreq;


QueryPerformanceFrequency(&litmp);
dfFreq= (double)litmp.QuadPart;

#define tic
    QueryPerformanceCounter(&litmp);
    QPart1= litmp.QuadPart
#define toc
    QueryPerformanceCounter(&litmp);
    QPart2=litmp.QuadPart;
    std::cout<<(QPart2-QPart1)/dfFreq<<std::endl

這樣tic; fun(); toc;就能計(jì)算出時(shí)間來(lái)。

在多線程上，采用了std::thread類(lèi)，據(jù)說(shuō)這個(gè)類(lèi)不太安全，大多推薦boost庫(kù)中的thread。但是GA中的多線程，不同線程之間完全分開(kāi)，沒(méi)有公共內(nèi)存區(qū)域，不需要上鎖，不涉及安全問(wèn)題，簡(jiǎn)單起見(jiàn)就用std::thread即可。

    std::thread t[TotalThreads];
for(int i=0;i<TotalThreads;++i)
        t[i]=std::thread(Eval2,i);
for(int i=0;i<TotalThreads;++i)
        t[i].join();

就簡(jiǎn)單暴力的啟動(dòng)線程，然后等待線程結(jié)束。

在洗牌和排序算法中，強(qiáng)大的STL庫(kù)提供了支持，分別是std::sort和std::random_shuffle

這里值得一提的是random_shuffle的效率并不高，在matlab中作同樣的shuffle需要0.6秒，而C++中需要1.6秒。在本項(xiàng)目中影響并不大，否則要考慮重寫(xiě)。

先寫(xiě)到這里

新聞標(biāo)題：畢設(shè)1-創(chuàng)新互聯(lián)
新聞來(lái)源：http://www.chinadenli.net/article2/ccicic.html

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