Android 程序无法运行ADB server didn't ACK问题

本文详细解析了在尝试使用ADB时遇到的端口绑定失败问题,并提供了通过检查和终止占用端口的进程来解决该问题的方法。具体步骤包括使用netstat命令查找占用端口的进程,然后在任务管理器中结束该进程,最终成功运行ADB命令。

究其源就是adb server没启动

经过分析整理如下:

[html] view plaincopy
C:\Users\xxxx>adb nodaemon server
cannot bind ‘tcp:5037’
原来adb server 端口绑定失败

继续查看到底是哪个端口给占用了
[html] view plaincopy
C:\Users\xxxxxx>netstat -ano | findstr “5037”
TCP 127.0.0.1:5037 0.0.0.0:0 LISTENING 4236
TCP 127.0.0.1:5037 127.0.0.1:49422 ESTABLISHED 4236
TCP 127.0.0.1:49422 127.0.0.1:5037 ESTABLISHED 3840
打开任务管理器kill掉4236 这个进程。ok

cmd执行

tasklist|findstr “4236 ”
打开任务管理器,
找到进程名,
然后结束进程树。

Done

内容概要:本文介绍了一个基于MATLAB实现的多目标粒子群优化算法(MOPSO)在无人机三维路径规划中的应用。该代码实现了完整的路径规划流程,包括模拟数据生成、障碍物随机生成、MOPSO优化求解、帕累托前沿分析、最优路径选择、代理模型训练以及丰富的可视化功能。系统支持用户通过GUI界面设置参数,如粒子数量、迭代次数、路径节点数等,并能一键运行完成路径规划与评估。代码采用模块化设计,包含详细的注释,同时提供了简洁版本,便于理解和二次开发。此外,系统还引入了代理模型(surrogate model)进行性能预测,并通过多种图表对结果进行全面评估。 适合人群:具备一定MATLAB编程基础的科研人员、自动化/控制/航空航天等相关专业的研究生或高年级本科生,以及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的工程技术人员。 使用场景及目标:①用于教学演示多目标优化算法(如MOPSO)的基本原理与实现方法;②为无人机三维路径规划提供可复现的仿真平台;③支持对不同参数配置下的路径长度、飞行时间、能耗与安全风险之间的权衡进行分析;④可用于进一步扩展研究,如融合动态环境、多无人机协同等场景。 其他说明:该资源包含两份代码(详细注释版与简洁版),运行结果可通过图形界面直观展示,包括Pareto前沿、收敛曲线、风险热图、路径雷达图等,有助于深入理解优化过程与结果特性。建议使用者结合实际需求调整参数,并利用提供的模型导出功能将最优路径应用于真实系统。
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