fesrgdtrytuyi

本文介绍了一个使用Java实现的简单示例,该示例通过synchronized关键字来确保线程同步,并利用wait和notifyAll方法协调多个线程的运行。在示例中,一个名为Digital的类负责执行增加操作并跟踪总和,而DigitalIncrease类则负责启动多个线程来执行这些增加操作。当所有线程完成任务后,主线程被唤醒并输出最终的总和。
class Digital{
 private volatile int i =0;  
 private volatile long total =0;  
 private boolean completed = false;
 
 public void increase(){ 
  synchronized(this){
   System.out.println(Thread.currentThread().getName()+" is increasing");  //辅助观看结果的 ,可以注释掉
   if(++i <= 10)
     total += i;
    else{
     this.completed = true;
     this.notifyAll();       //唤醒主线程
    } 
   }
 }

 public long getTotal(){
  return this.total;
 }
 
 public boolean isCompleted(){
  
  return this.completed;
 }
}

public class DigitalIncrease extends Thread {
 
 Digital digital = null; 

DigitalIncrease(Digital digtal){
  this.digital = digtal;
  start();
 }

public void run(){
  while(true){
   if(digital.isCompleted())
         break; //如果加法操作已经完成了 就退出线程
   digital.increase();
  }
 }
 
 public static void main(String [] args){
  
  Digital digital = new Digital();
  DigitalIncrease [] diArray = new DigitalIncrease[10];
  for(int i = 0; i<10; i++){
   diArray[i]= new DigitalIncrease(digital);  //创建10个线程
  }
  
  //如果加法没完成就让主线程等待
  try {
   synchronized (digital){
    while(!digital.isCompleted())
         digital.wait();
   }
  }catch (InterruptedException e) {
   e.printStackTrace(); 
  }
  
  System.out.println(digital.getTotal());
 }
}

在数字化进程中,人工智能技术日益成为科技革新的关键驱动力,其中强化学习作为机器学习的重要分支,在解决复杂控制任务方面展现出显著潜力。本文聚焦于深度确定性策略梯度(DDPG)方法在移动机器人自主导航领域的应用研究。该算法通过构建双神经网络架构,有效克服了传统Q-learning在连续动作空间中的局限性,为高维环境下的决策问题提供了创新解决方案。 DDPG算法的核心架构包含策略网络与价值评估网络两大组件。策略网络负责根据环境状态生成连续动作指令,通过梯度上升方法不断优化策略以获取最大长期回报;价值评估网络则采用深度神经网络对状态-动作对的期望累积奖励进行量化估计,为策略优化提供方向性指导。这种双网络协作机制确保了算法在复杂环境中的决策精度。 为提升算法稳定性,DDPG引入了多项关键技术:经验回放机制通过建立数据缓冲区存储历史交互记录,采用随机采样方式打破样本间的时序关联性;目标网络系统通过参数软更新策略,以θ_target = τ·θ_current + (1-τ)·θ_target的更新方式确保训练过程的平稳性;探索噪声注入技术则通过在动作输出中添加随机扰动,维持了策略探索与利用的平衡。 在具体实施过程中,研究需依次完成以下关键步骤:首先建立符合马尔科夫决策过程的环境模型,精确描述机器人的运动学特性与环境动力学;随后设计深度神经网络结构,确定各层神经元数量、激活函数类型及参数优化算法;接着进行超参数配置,包括学习速率、批量采样规模、目标网络更新系数等关键数值的设定;最后构建完整的训练验证流程,通过周期性测试评估导航成功率、路径规划效率、障碍规避能力等核心指标。 该研究方法不仅为移动机器人自主导航提供了可靠的技术方案,其算法框架还可扩展应用于工业自动化、智能交通等需要精密控制的领域,具有重要的工程实践价值与理论借鉴意义。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值