19、检测 Java 中的只读方法及共享内存系统争用分析

检测 Java 中的只读方法及共享内存系统争用分析

在多线程编程中,如何高效地管理共享数据和识别只读方法是提升程序性能的关键。下面将详细介绍相关的分析方法和实验结果。

1. 线程逃逸分析阶段

线程逃逸分析用于确定哪些对象可能会被多个线程共享。在 Java 程序中,当一个线程创建一个新对象时,它最初拥有该对象的唯一引用。只有当创建线程将该引用存储到其他线程可访问的堆区域(如静态字段或其他逃逸对象的实例字段)时,其他线程才能访问该对象。

  • 分析步骤
    1. 初始假设所有对象都不逃逸,即 shared 属性为 false
    2. 遍历代码,根据以下约束条件标记可能逃逸的对象:
      • 静态字段访问:标记代表数据对象的上下文以及形状图中从该上下文可达的所有上下文为共享。
      • 方法调用:被调用方法中传入和返回的对象上下文继承相应上下文的共享属性。
约束条件 说明
C.f = y (static)
y = C.f (static)
shared(context(y)) = T <
MATLAB代码实现了一个基于多种智能优化算法优化RBF神经网络的回归预测模型,其核心是通过智能优化算法自动寻找最优的RBF扩展参数(spread),以提升预测精度。 1.主要功能 多算法优化RBF网络:使用多种智能优化算法优化RBF神经网络的核心参数spread。 回归预测:对输入特征进行回归预测,适用于连续值输出问题。 性能对比:对比不同优化算法在训练集和测试集上的预测性能,绘制适应度曲线、预测对比图、误差指标柱状图等。 2.算法步骤 数据准备:导入数据,随机打乱,划分训练集和测试集(默认7:3)。 数据归一化:使用mapminmax将输入和输出归一化到[0,1]区间。 标准RBF建模:使用固定spread=100建立基准RBF模型。 智能优化循环: 调用优化算法(从指定文件夹中读取算法文件)优化spread参数。 使用优化后的spread重新训练RBF网络。 评估预测结果,保存性能指标。 结果可视化: 绘制适应度曲线、训练集/测试集预测对比图。 绘制误差指标(MAE、RMSE、MAPE、MBE)柱状图。 十种智能优化算法分别是: GWO:灰狼算法 HBA:蜜獾算法 IAO:改进天鹰优化算法,改进①:Tent混沌映射种群初始化,改进②:自适应权重 MFO:飞蛾扑火算法 MPA:海洋捕食者算法 NGO:北方苍鹰算法 OOA:鱼鹰优化算法 RTH:红尾鹰算法 WOA:鲸鱼算法 ZOA:斑马算法
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