26.muduo学习笔记之net_Timer.{h&cc}

1. 说明

  1. 用于定时器事件的内部类,用户看不到这个类
  2. 这个文件有一个Timer类,使用原子操作Atomic.h和时间戳类Timerstamp.h
  3. noncopyable
  4. 这个类只是定时器的抽象,并没有调用定时器函数

2. 变量

  1. callback_
    • TimerCallback类型,回调函数,具体看Callback.h
  2. expiration_
    • 时间戳对象,超时时刻
  3. interval_
    • 时间间隔
  4. repeat_
    • 是否重复
  5. sequence_
    • 记录当前定时器是第几个
  6. s_numCreated_
    • 原子操作对象,AtomicInt64类型,静态的,看创建了多少个Timer对象,在构造函数中+1

3. 函数

  1. 构造
    • 变量的初始化
  2. run()
    • 调用callback_
  3. expiration()
    • 返回expiration_
  4. repeat()
    • 返回repeat_,bool类型,看是否重复
  5. sequence()
    • 返回sequence_
  6. restart(Timestamp now)
    • Timer.cc中只有这一个函数的实现和静态s_numCreated_的初始化
    • 如果是重复的,调用Timestamp的inline函数addTime,作用是在now上加上interval_(间隔时间)的时间重新赋值超时时刻,否则就返回时间为0的Timestamp,一个非法时间,没有超时计时了
  7. numCreated()
    • 返回s_numCreated_,看当前有多少对象创建
内容概要:本文介绍了一个基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目,采用蚁群算法(ACO)与多层感知机(MLP)相结合的混合模型(ACO-MLP)。该模型通过三维环境离散化建模,利用ACO进行全局路径搜索,并引入MLP对环境特征进行自适应学习与启发因子优化,实现路径的动态调整与多目标优化。项目解决了高维空间建模、动态障碍规避、局部最优陷阱、算法实时性及多目标权衡等关键技术难题,结合并行计算与参数自适应机制,提升了路径规划的智能性、安全性和工程适用性。文中提供了详细的模型架构、核心算法流程及MATLAB代码示例,涵盖空间建模、信息素更新、MLP训练与融合优化等关键步骤。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础,熟悉智能优化算法与神经网络的高校学生、科研人员及从事无人机路径规划相关工作的工程师;适合从事智能无人系统、自动驾驶、机器人导航等领域的研究人员; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机路径规划,如城市物流、灾害救援、军事侦察等场景;②实现飞行安全、能耗优化、路径平滑与实时避障等多目标协同优化;③为智能无人系统的自主决策与环境适应能力提供算法支持; 阅读建议:此资源结合理论模型与MATLAB实践,建议读者在理解ACO与MLP基本原理的基础上,结合代码示例进行仿真调试,重点关注ACO-MLP融合机制、多目标优化函数设计及参数自适应策略的实现,以深入掌握混合智能算法在工程中的应用方法。
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