stursActionXML文件配置

本文详细介绍了Struts2框架的基本配置方法,包括路径后缀名的设置、全局允许的方法配置、结果页面配置以及不同类型的Action配置。特别是针对Action配置部分,提供了传统方式、动态方法调用及通配符配置等不同方案。

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 <!-- 修改路径的后缀名 -->

    <constant name="struts.action.extension" value="action,,do" />

<!--全局允许的方法  -->
    <!--  <global-allowed-methods>add,update,delete</global-allowed-methods> -->

<!--放在action里面  -->


 <!-- <package name="public" extends="struts-default">
      配置全局的result
       <global-results>
           <result name="error">/error.jsp</result>
           <result name="input">/input.jsp</result>  
       </global-results>
    </package> -->

 <!-- 因为这里也继承了struts-default  所以后面的配置就可以继承这个类   这样就有全局的变量和默认的值了-->


<!-- action 基本配置 -->
    <!--  <action name="student_add" class="com.my.action.StudentAction" method="add" >
      <result name="add">/add.jsp</result>
     </action>
     <action name="student_update" class="com.my.action.StudentAction" method="update">
     <result name="update">/update.jsp</result>
     </action> -->


<!-- action 基本配置(一个一个的写 使用一个方法就配置一个  ) -->


<!-- action 基本配置 -->
<!-- 动态方法调用   (不推荐)-->
    <!--  <action name="student" class="com.my.action.StudentAction">
       <result name="add">/add.jsp</result>
     <result name="update">/update.jsp</result>
     <result name="delete">/delete.jsp</result>
      struts2 2.5以后的 需要配置 allowed-methods
     <allowed-methods>add,update,delete</allowed-methods>
     </action> -->

<!-- action 基本配置 -->
 <!-- 推荐方式   通配符 -->
     <!-- <action name="student_*" class="com.my.action.StudentAction" method="{1}">
      <result name="{1}">/{1}.jsp</result>
        <allowed-methods>add,delete</allowed-methods>
     </action> -->

<!-- action 基本配置 -->
基于python实现的粒子群的VRP(车辆配送路径规划)问题建模求解+源码+项目文档+算法解析,适合毕业设计、课程设计、项目开发。项目源码已经过严格测试,可以放心参考并在此基础上延申使用,详情见md文档 算法设计的关键在于如何向表现较好的个体学习,标准粒子群算法引入惯性因子w、自我认知因子c1、社会认知因子c2分别作为自身、当代最优解和历史最优解的权重,指导粒子速度和位置的更新,这在求解函数极值问题时比较容易实现,而在VRP问题上,速度位置的更新则难以直接采用加权的方式进行,一个常见的方法是采用基于遗传算法交叉算子的混合型粒子群算法进行求解,这里采用顺序交叉算子,对惯性因子w、自我认知因子c1、社会认知因子c2则以w/(w+c1+c2),c1/(w+c1+c2),c2/(w+c1+c2)的概率接受粒子本身、当前最优解、全局最优解交叉的父代之一(即按概率选择其中一个作为父代,不加权)。 算法设计的关键在于如何向表现较好的个体学习,标准粒子群算法引入惯性因子w、自我认知因子c1、社会认知因子c2分别作为自身、当代最优解和历史最优解的权重,指导粒子速度和位置的更新,这在求解函数极值问题时比较容易实现,而在VRP问题上,速度位置的更新则难以直接采用加权的方式进行,一个常见的方法是采用基于遗传算法交叉算子的混合型粒子群算法进行求解,这里采用顺序交叉算子,对惯性因子w、自我认知因子c1、社会认知因子c2则以w/(w+c1+c2),c1/(w+c1+c2),c2/(w+c1+c2)的概率接受粒子本身、当前最优解、全局最优解交叉的父代之一(即按概率选择其中一个作为父代,不加权)。
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