58、掌控系统:Linux 进程与作业管理全解析

掌控系统:Linux 进程与作业管理全解析

1. 进程优先级调整与控制

在 Linux 系统中,我们可以通过 renice 命令在命令提示符下调整进程的优先级,避免使用 top 命令。示例如下:

renice <优先级> <PID>

此外, nice 命令可用于在进程启动前设置其初始优先级。若想了解更多,可查看 renice nice 的手册页。

Linux 系统允许用户对进程进行全面、无限制的控制,包括终止进程、更改其属性以及查看相关信息。标准用户可控制自己启动的进程(僵尸进程除外),而 root 用户或拥有超级用户权限的用户则可控制所有普通用户创建的进程以及系统自身启动的进程。这种对进程的控制使得 Linux 系统具有很高的可靠性,用户可深入内核工作机制,终止单个进程,清理崩溃程序,且对系统其他部分影响极小。

2. 进程终止操作

当程序正常退出或完成任务时,会自动终止自身进程及其创建的子进程。主进程称为父进程,其创建的进程为子进程。我们可以通过 pstree 命令查看进程的层次结构,添加 -p 选项可显示 PID,使用管道将结果传递给 less 命令以便滚动查看:

pstree -p | less
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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