所做的是個用遺傳算法優化網絡流量的問題，既然要優化網絡流量，對網絡建?？隙ㄊ鞘桩斊錄_的。

建模的是個bcube網絡，是云計算中心中比較熱的網絡結構，具體的可以參照scholar.google.com

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為了節省空間，我一度想采用uint8作為數據類型，因為數據量比較大，我自己以為這樣處理的時間會比較短，但是用tic toc計時后，double類型反而在運算的時候更快。

arryfun可以從一個矩陣中批量執行指定的函數。

在最后我終于還是放棄了matlab，因為這次的課題目標是速度，matlab實在太慢了，并且靈活度太低，想要整出個自定義的數據結構，或者自由的多線程，都很難（可能是我對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庫作支持，小則可對內存每個字節作操作，寫出來其實也不慢。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。

因為課題的關鍵是速度，計時是必須的，為了能夠方便的計時，模仿matlab寫了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;就能計算出時間來。

在多線程上，采用了std::thread類，據說這個類不太安全，大多推薦boost庫中的thread。但是GA中的多線程，不同線程之間完全分開，沒有公共內存區域，不需要上鎖，不涉及安全問題，簡單起見就用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();

就簡單暴力的啟動線程，然后等待線程結束。

在洗牌和排序算法中，強大的STL庫提供了支持，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。在本項目中影響并不大，否則要考慮重寫。

先寫到這里

新聞標題：畢設1-創新互聯
新聞來源：http://vcdvsql.cn/article2/ccicic.html

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