死锁



死锁 :是指两个或两个以上的进程在执行过程中,因争夺资源而造成的一种互相等待的现象,若无外力作用,它们都将无法推进下去。
原因:
(1) 因为系统资源不足。
(2) 资源分配不当等。
(3) 进程运行推进顺序不合适。
如果系统资源充足,进程的资源请求都能够得到满足,死锁出现的可能性就很低,否则就会因争夺有限的资源而陷入死锁。其次,进程运行推进顺序与速度不同,也可能产生死锁。
 
(1) 互斥条件:一个资源每次只能被一个进程使用。
(2) 不剥夺条件:进程已获得的资源,在末使用完之前,不能强行剥夺。
(3) 请求与保持条件:一个进程因请求资源而阻塞时,对已获得的资源保持不放。
(4) 循环等待条件:若干进程之间形成一种头尾相接的循环等待资源关系。
这四个条件是死锁的必要条件,只要系统发生死锁,这些条件必然成立,而只要上述条件之一不满足,就不会发生死锁。
死锁的解除与预防:
理解了死锁的原因,尤其是产生死锁的四个必要条件,就可以最大可能地避免、预防和解除死锁。所以,在系统设计、进程调度等方面注意如何不让这四个必要条件成立,如何确定资源的合理分配算法,避免进程永久占据系统资源。此外,也要防止进程在处于等待状态的情况下占用资源。因此,对资源的分配要给予合理的规划。
其中最简单的方法就是线程都是以同样的顺序加锁和释放锁,也就是破坏了第四个条件。

转载于:https://www.cnblogs.com/Yoxshen/p/9005560.html

源码地址: https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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