Java CountDownLatch 和 CyclicBarrier

本文详细介绍了Java中线程同步的两种主要方式:CountDownLatch和CyclicBarrier的使用方法及应用场景。CountDownLatch常用于一个线程等待多个线程完成任务的情况,而CyclicBarrier则适用于一组线程相互等待至某个阶段的情况。

在多线程程序设计中,经常会碰到一个线程等待一个或多个线程的场景,碰到这样的场景应该如何解决?
假如是一个线程等待一个线程,则可以通过await()和notify()来实现;
假如是一个线程等待多个线程,则就可以使用CountDownLatch和CyclicBarrier来实现比较好的控制。

Java的concurrent包里面的CountDownLatch其实可以把它看作一个计数器,只不过这个计数器的操作是原子操作,同时只能有一个线程去操作这个计数器,也就是同时只能有一个线程去减这个计数器里面的值。

      你可以向CountDownLatch对象设置一个初始的数字作为计数值,任何调用这个对象上的await()方法都会阻塞,直到这个计数器的计数值被其他的线程减为0为止。

      CountDownLatch的一个非常典型的应用场景是:有一个任务想要往下执行,但必须要等到其他的任务执行完毕后才可以继续往下执行。假如我们这个想要继续往下执行的任务调用一个CountDownLatch对象的await()方法,其他的任务执行完自己的任务后调用同一个CountDownLatch对象上的countDown()方法,这个调用await()方法的任务将一直阻塞等待,直到这个CountDownLatch对象的计数值减到0为止。

CyclicBarrier类有两个常用的构造方法:
1. CyclicBarrier(int parties)
      这里的parties也是一个计数器,例如,初始化时parties里的计数是3,于是拥有该CyclicBarrier对象的线程当parties的计数为3时就唤醒,注:这里parties里的计数在运行时当调用CyclicBarrier:await()时,计数就加1,一直加到初始的值
2. CyclicBarrier(int parties, Runnable barrierAction)
     这里的parties与上一个构造方法的解释是一样的,这里需要解释的是第二个进参(Runnable barrierAction),这个参数是一个实现Runnable接口的类的对象,也就是说当parties加到初始值时就触发barrierAction的内容。

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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