自定义异常

自定义异常;因为项目中会出现一些特有的问题,而这些问题并未被java所描述并封装对象,所以对这些问题可以按照java的对问题封装的思想,将特有的问题,进行自定义的异常封装。

当函数内部出现了throw抛出异常对象,那么就必须要给对应的处理动作。要么在内部try  catch 处理,要么在函数上声明让调用者处理。

一般情况下,函数内出现异常,函数上需要声明。

发现打印的结果中只有异常的名称,却没有异常的信息。因为自定义的异常并未定义信息。

如何定义异常信息呢?


class Fushu extends Exception{

}

class yichang{

if(b<0)

throw new Fnshu(”出现b为负数的情况“);     //手动通过throw关键字抛出一个自定义异常对象。

int    div(int a,int  b)throw Fushu

{

return  a/b;

}

}

class    juli{

public static void main(String[] args){

yichang  q =new yichang();

System.out.printf("x="+x);

}

}


内容概要:本文系统阐述了智能物流路径规划的技术体系与实践应用,涵盖其发展背景、核心问题建模、关键算法、多目标与动态环境处理、系统架构及典型应用场景。文章以车辆路径问题(VRP)及其变体为核心数学模型,介绍了从Dijkstra、A*等单智能体算法到多车VRP的元启发式求解方法(如遗传算法、蚁群算法、大规模邻域搜索),并深入探讨了多目标优化(成本、时间、碳排放)与动态环境(实时订单、交通变化)下的自适应规划策略。结合城市配送、干线运输、场内物流等案例,展示了路径规划在提升效率、降低成本方面的实际价值,并分析了当前面临的复杂性、不确定性等挑战,展望了AI融合、数字孪生、车路协同等未来趋势。; 适合人群:具备一定物流、运筹学或计算机基础,从事智能交通、物流调度、算法研发等相关工作的技术人员与管理人员,工作年限1-5年为宜。; 使用场景及目标:①理解智能物流路径规划的整体技术架构与核心算法原理;②掌握VRP建模方法与多目标、动态环境下路径优化的实现策略;③为物流系统设计、算法选型与系统优化提供理论依据与实践参考; 阅读建议:建议结合文中案例与数学模型,重点理解算法选择与实际业务场景的匹配逻辑,关注动态规划与多目标优化的工程实现难点,可配合仿真工具或开源求解器进行实践验证。
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