ZeroMQ笔记

Request-Reply模式

  • 对于client来说必须严格按照先调用zmq_send() 函数,然后调用zmq_recv()函数的顺序来执行
  • 对于server来说,执行时序相反
  • 如果不按照这个时序来,可能会发生错误,或者信息丢失
  • 可以有多个client同时连接到server

Publish-Subscribe模式

  • SUB socket必须调用zmq_setsockopt()函数设置描述符。
  • client可以调用 zmq_recv(),从SUB socket上读取数据,但是不能往SUB socket上写数据,否则会发生错误
  • 此模式是异步通信模式,即使没有client连接上server,server也在源源不断的发送数据。所以,即使client各种设置正确,也有可能接收不到数据,因为当client连接上的时候可能它所关心的数据已经发送完毕了。
  • 一个subscriber 可以连接到多个publisher
  • 如果publisher 没有subscribers连接他,发送的消息会被简单的丢弃
  • 如果使用TCP连接,并且subscribers处理很慢,那么消息会在publisher这边放入队列中

Divide and Conquer

此模式解释如下:

  • 一个ventilator负责生产可以并行执行的任务
  • 一系列的workers负责处理任务
  • sink负责从工作进程收集处理结果
  • 在Ventilator和worker之间必须要有同步,这点是很难处理。当所有的Worker就绪之后,再生产任务,这样Worker就可以平均处理。如果不做同步,第一个连接上Ventilator的Worker将会做大量的工作


Sink从Worker进程收集处理结果,结果存放在fair-queuing队列。其模型如下:





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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