中的评价函数或者说是价值函数是怎么实现的

问题有点大，我试着回答一下吧，函数从大方向看无非两种，成员函数和全局函数。 一个面向对象语言，理论上来说是不应该有全局函数的，但是c++比较特殊，由于他和c的亲密关系使得c++对c实现了兼容，也就是说容忍了全局函数的存在，而在java

效用评价函数

effectiveness function; utility function; utility function used"效用函数" 在工具书中的解释 1、表示消费者在消费中所获得的效用与所消费的商品组合之间数量关系的函数。它被用以衡量消费者从消费既定的商品组合中所获得满足的程度。运用无差异曲线只能分析两种商品的组合,而运用效用函数则能分析更多种商品的组合。其表达式是:U=U(x, y, z, …)式中 x, y, z分别代表消费者所拥有或消费的各种商品的数量,公式左边的U为[编辑本段]"效用函数" 在学术文献中的解释 1、效用函数的定义是:设f是定义在消费集合X上的偏好关系,如果对于X中任何的x,y,xfy当且仅当u(x)u(y),则称函数u:XnR+R是表示偏好关系f的效用函数

2、F(X)称为效用函数加权P范数法的关键是权系数的确定有2种基本的方法,一是老学习法[1,2],该方法依据目标函数的相对重要性来选取权系数

3、一个人的效用应是财富x的函数,这个函数称为效用函数,从理论上来讲,它可以通过一系列心理测试来逼近得到每个人的效用函数不同的决策者应有不同的效用函数首先我们寻求效用函数所满足的性质或某些特殊类效用函数所满足的性质

4、这是一种理论假设,他们运用的数学函数式所建立的模型称为“效用函数”按照这类模型,人都能被假设成为可以决定在每一种可能的时间分配中产生一定的利益水平,并且追求利益最大化的选择

5、—第i种运输方式的费用,有时也称为效用函数,u=ao+alx一+灸xC丁—第i种运输方式的出行时间C—第i种运输方式的运输费用

6、为了对控制做出评价,需要一套函数作为评价指标:J(t)=∑∞k=0kγU(t+k)=U(t)+Jγ(t+1)(2)其中U(t)=U[R(t),A(t),t]用以对每步控制进行评价,称为效用函数J(t)函数表示了从此刻开始的每步效用函数值的累积,称为费用函数

最大隶属原则(maximum membership principle)是模糊数学的基本原则之一，它是用模糊集理论进行模型识别的一种直接方法。

对于n个实际模型，可以表示为论域X上的n个模糊子集A₁，A₂，…，An，x0∈X为一具体识别对象，如果有i0≤n，使Ai0(x0)=max(A1(x0)，A2(x0)，…，An(x0))，则称x0相对隶属于Ai0，这即是最大隶属原则。

在实际应用中，可以用来进行疾病诊断、机器故障诊断或进行癌细胞的识别等。

扩展资料：

基本分类：

隶属度函数是模糊控制的应用基础，是否正确地构造隶属度函数是能否用好模糊控制的关键之一。隶属度函数的确定过程，本质上说应该是客观的，但每个人对于同一个模糊概念的认识理解又有差异，因此，隶属度函数的确定又带有主观性。

隶属度函数的确立还没有一套成熟有效的方法，大多数系统的确立方法还停留在经验和实验的基础上。

对于同一个模糊概念，不同的人会建立不完全相同的隶属度函数，尽管形式不完全相同，只要能反映同一模糊概念，在解决和处理实际模糊信息的问题中仍然殊途同归。下面介绍几种常用的方法。

——最大隶属原则

采用图像处理法实现自动调焦的一个关键问题是，在于图像清晰度评价函数的选取。理想的评价函数要求：无偏性、单峰性、能反映离焦的极性、对噪声敏感度低、计算量尽可能小等。离焦图像可以看作由物体和点扩散函数做卷积的结果，这样往往导致图像中高频分量的减少或缺失。这一结果也可理解为，聚焦的图像比离焦图像包含更多的细节和边缘信息。凋焦评价函数通常基于离焦图像与聚焦图像的内容信息的差别等先验知识，因此没有对任何情况都适用的全能方法。基于图像处理的自动调焦法的常用的聚焦评价函数的类型大致有：灰度梯度函数、信息学函数、频域函数、统计学函数等。灰度梯度函数这类函数主要利用对图像灰度的各种处理方法来表征图像清晰度。假设图像中某点(x，y)处的灰度值为g(x，y)，图像的规模为M×N(M列、N行)个像素，则灰度梯度判别函数包括以下几种常见形式。1、灰度涨落变化函数这是一种判断图像灰度起伏程度的方法，其函数式为式中，g0是图像灰度平均值。2、灰度绝对变化函数该评价函数与灰度涨落变化函数比较类似，适于具有固定单一背景的图像对比。3、梯度向量模方函数梯度向量模方函数是一个灰度变化梯度和的表达式，只选取了梯度标量数值信息作为灰度变化量描述，其函数式为

为了对设计进行评价，必须构造包含设计变量的评价函数，即优化的目标，称为目标函数。在优化过程中，通过设计变量的改变不断改善 的值，最后求得令 值最好或最满意的 x 值。在目标函数的构造中，应注意目标函数必须包含全部设计变量。目标函数一般用极小值表示，即 ，若求目标函数的极大值，一般用转换为极小值问题，因此极大化和极小化都可统一表示为求极小，即在机械设计中，一般用作目标函数的有体积最小、质量最小、效率最大、柔度最小、振幅或噪声最小、成本最低，等等。

机械优化设计一般分为单目标优化问题和多目标优化问题。只有一个目标函数的优化问题称为单目标优化问题；在同一个设计中要提出多个目标区数时，称为多目标优化问题。目标函数愈多，设计的综合效果愈好，但求解的难度也愈大。目标函数一般表现为显式和隐式两种。显式目标函数是根据设计理论或公式、科学定理的关系推导的代数方程，或是根据实验数据采用曲线拟合方法所得的曲线方程；隐式目标函数是利用有限元分析方法、人工神经网络方法或仿真模拟方法的程序计算的结果，没有明显的函数式，但可给出函数值。