责任链模式

本文介绍了责任链模式的概念,通过一个大学生请假的例子展示了其工作原理。在该模式中,请求沿着处理者链传递,每个处理者只处理其职责范围内的请求。代码示例展示了如何创建一个处理请假申请的层次结构,包括辅导员和校长两个角色。责任链模式降低了发送者和接收者的耦合,简化了对象,并提供了灵活的责任分配,但同时也可能带来请求未被接收、性能下降和调试困难等问题。

一.责任链模式

        责任链模式为请求创建了一个接收者对象的链。

        举个例子,你是一个大学生,想要请假,三天内找辅导员批,三到五天找学办批,五天以上找学校批.

所以说,责任链每一层都处理自己请求范围内的责任,超过范围抛给下一个,而请求者,也就是你不需要关心假条是怎么被批的.

职责链上的处理者负责处理请求,客户只需要将请求发送到职责链上即可,无须关心请求的处理细节和请求的传递,所以职责链将请求的发送者和请求的处理者解耦了。

二.代码实现

//处理请求
abstract class Handler{
    protected Handler nexthandler;
    public void setNexthandler(Handler nexthandler){
        this.nexthandler = nexthandler;
    }
    public abstract void process(Integer info);
}
//第一层
class Leader extends Handler{

    @Override
    public void process(Integer info) {
        if(info<10){
            System.out.println("Leader handler");
        }else{
            nexthandler.process(info);
        }
    }
}
//第二层
class Boss extends Handler{

    @Override
    public void process(Integer info) {
        System.out.println("Boss handler");

    }
}

测试

    public static void main(String[] args) {
        Handler level1 = new Leader();
        Handler level2 = new Boss();
        level1.setNexthandler(level2);

        level1.process(10);
        level2.process(11);
    }

三.优缺点分析

 1、降低耦合度。它将请求的发送者和接收者解耦。

2、简化了对象。使得对象不需要知道链的结构。

3、增强给对象指派职责的灵活性。通过改变链内的成员或者调动它们的次序,允许动态地新增或者删除责任。

4、增加新的请求处理类很方便。

1、不能保证请求一定被接收。

2、系统性能将受到一定影响,而且在进行代码调试时不太方便,可能会造成循环调用。

3、可能不容易观察运行时的特征,有碍于除错。

内容概要:本文围绕六自由度机械臂的人工神经网络(ANN)设计展开,重点研究了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,并通过Matlab代码实现相关算法。文章结合理论推导与仿真实践,利用人工神经网络对复杂的非线性关系进行建模与逼近,提升机械臂运动控制的精度与效率。同时涵盖了路径规划中的RRT算法与B样条优化方法,形成从运动学到动力学再到轨迹优化的完整技术链条。; 适合人群:具备一定机器人学、自动控制理论基础,熟悉Matlab编程,从事智能控制、机器人控制、运动学六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)建模等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握机械臂正/逆运动学的数学建模与ANN求解方法;②理解拉格朗日-欧拉法在动力学建模中的应用;③实现基于神经网络的动力学补偿与高精度轨迹跟踪控制;④结合RRT与B样条完成平滑路径规划与优化。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码动手实践,先从运动学建模入手,逐步深入动力学分析与神经网络训练,注重理论推导与仿真实验的结合,以充分理解机械臂控制系统的设计流程与优化策略。
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