软件设计师20--作业管理

本文介绍了软件设计师作业管理中的两个关键考点:作业状态与作业调度算法,包括先来先服务、时间片轮转、短作业优先等方法,重点讲解了高响应比优先法,并通过例题演示其应用,如作业J1、J2、J3的调度顺序问题。

考点1:作业状态与作业管理

在这里插入图片描述

考点2:作业调度算法

  1. 先来先服务法
  2. 时间片轮转法
  3. 短作业优先法
  4. 最高优先权优先法
  5. 高响应比优先法

例题:

1、作业J1、J2、J3的提交时间和所需运行时间如下表所示。若采用高响应比者优先调度算法,则作业的调度次序为(B)。
在这里插入图片描述

A、J1->J2->J3
B、J1->J3->J2
C、J2->J1->J3
D、J2->J3->J1

响应比 = (作业等待时间+作业执行时间)/作业执行时间
J2=(10+20)/20=1.5
J3=(5+6)/6=1.833
响应比越低越先执行

内容概要:本文围绕EKF SLAM(扩展卡尔曼滤波同步定位与地图构建)的性能展开多项对比实验研究,重点分析在稀疏与稠密landmark环境下、预测与更新步骤同时进行与非同时进行的情况下的系统性能差异,并进一步探讨EKF SLAM在有色噪声干扰下的鲁棒性现。实验考虑了不确定性因素的影响,旨在评估不同条件下法的定位精度与地图构建质量,为实际应用中EKF SLAM的优化提供依据。文档还提及多智能体系统在遭受DoS攻击下的弹性控制研究,但核心内容聚焦于SLAM法的性能测试与分析。; 适合人群:具备一定机器人学、状态估计或自动驾驶基础知识的科研人员及工程技术人员,尤其是从事SLAM法研究或应用开发的硕士、博士研究生相关领域研发人员。; 使用场景及目标:①用于比较EKF SLAM在不同landmark密度下的性能现;②分析预测与更新机制同步与否对滤波器稳定性与精度的影响;③评估系统在有色噪声等非理想观测条件下的适应能力,提升实际部署中的可靠性。; 阅读建议:建议结合MATLAB仿真代码进行实验复现,重点关注状态协方差传播、观测更新频率与噪声模型设置等关键环节,深入理解EKF SLAM在复杂环境下的行为特性。稀疏 landmark 与稠密 landmark 下 EKF SLAM 性能对比实验,预测更新同时进行与非同时进行对比 EKF SLAM 性能对比实验,EKF SLAM 在有色噪声下性能实验
评论
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