Java多线程模式之Balking Pattern

本文介绍Balking设计模式的应用场景及其实现方式。该模式适用于在特定条件下跳过不必要的操作,从而提升程序性能和响应速度。文章通过具体示例展示了如何在多线程环境下避免重复劳动。

balking:不需要的话,就算了吧
 简介
  当现在不适合进行这个操作,或是没有必要进行这个操作时,就直接放弃进行这个操作而回去
 何时使用
  1.不需要刻意去执行的时候
   如下面的实例,当Content字段的内容没有改变,就在save方法balk住了
   原因是content的内容已经写在文件内,没有必要费大功夫再去写一次,可提高程序的性能
  2.不想等待警戒条件成立时
   当警戒条件不成立时,就直接退出,马上进行下一个工作。提高程序的响应性
  3.警戒条件只有第一次成立时
   如下面的Something类,当initialized为true时,直接return退出
   当initialized为false时,进行实际的初始化操作,接着讲initialized设置为true

import java.io.IOException;
import java.io.FileWriter;
import java.io.Writer;

public class Data {
    private String filename;    //修改是的名字
    private String content;     // 资料的内容
    private boolean changed;    //修改后的内容还没存储的话,值为true

    public Data(String filename, String content) {
        this.filename = filename;
        this.content = content;
        this.changed = true;
    }

    // 修改资料内容
    public synchronized void change(String newContent) {        
        content = newContent;                                   
        changed = true;                                           
    }                                                           

    // 若有资料修改,就存储到挡安里
    public synchronized void save() throws IOException {      
        if (!changed) {                                           
            System.out.println(Thread.currentThread().getName() + " balks");
            return;                                             
        }                                                       
        doSave();                                             
        changed = false;                                          
    }                                                           

    // 实际资料储存到挡案里用的方法
    private void doSave() throws IOException {
        System.out.println(Thread.currentThread().getName() + " calls doSave, content = " + content);
        Writer writer = new FileWriter(filename);
        writer.write(content);
        writer.close();
    }
}


public class Something {
    private boolean initialized = false;
    public synchronized void init() {
        if (initialized) {
            return;
        }
        doInit();
        initialized = true;
    }
    private void doInit() {
        // 实际的处始化动作
    }
}

 

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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