7、移动中的松耦合分布式响应式编程

移动中的松耦合分布式响应式编程

1. 响应式编程基础语义

在响应式编程中,方法调用的参数情况决定了方法的执行方式。若方法调用的所有参数都是普通值,方法仅执行一次;若至少有一个响应式值作为参数,则会创建一个依赖响应式值,当响应式参数发生变化时,会重新调用变异方法。不过,接收者的变化会被忽略。而且,解释器会确保当变异方法被调用时,接收者的所有依赖都会收到其源对象已更新的通知。

例如,在代码示例的第16行,使用该语义向GPS设备注册位置观察者,当用户位置需要更新时,就会调用该观察者。此时,会对响应式对象 GPS_Location 调用变异方法 update ,由于其参数是普通数值,该方法仅调用一次,更新坐标以反映最新的传感器值。之后,所有隐式依赖于 GPS_Location 的响应式值都会收到位置已更改的通知,这可能会导致用户界面更新,使地图以用户更新后的位置为中心。

需要注意的是,变异方法不需要是原子操作就能保证正确性。解释器构建的数据流图的分层结构,结合在单个事件循环中根据该分层调度的所有更新,可防止局部并发控制问题,并确保对响应式值的更新顺序与程序的调用图一致,这在响应式更新触发副作用时至关重要。

2. 松耦合分布式响应式编程

之前描述的响应式编程系统仅处理单个本地事件循环中的事件。但在很多情况下,分布式应用组件对移动自组织网络中其他设备(即其他事件循环)发出的事件感兴趣。为此,引入了一种名为“环境行为”的语言结构,它通过发布/订阅机制,允许事件以松耦合的方式传播到不同事件循环上的响应式值。

从本地响应式值过渡到环境行为需要特别

基于粒子群优化算法的p-Hub选址优化(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于粒子群优化算法(PSO)的p-Hub选址优化问题的研究与实现,重点利用Matlab进行算法编程和仿真。p-Hub选址是物流与交通网络中的关键问题,旨在通过确定最优的枢纽节点位置和非枢纽节点的分配方式,最小化网络总成本。文章详细阐述了粒子群算法的基本原理及其在解决组合优化问题中的适应性改进,结合p-Hub中转网络的特点构建数学模型,并通过Matlab代码实现算法流程,包括初始化、适应度计算、粒子更新与收敛判断等环节。同时可能涉及对算法参数设置、收敛性能及不同规模案例的仿真结果分析,以验证方法的有效性和鲁棒性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法理论知识的高校研究生、科研人员及从事物流网络规划、交通系统设计等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决物流、航空、通信等网络中的枢纽选址与路径优化问题;②学习并掌握粒子群算法在复杂组合优化问题中的建模与实现方法;③为相关科研项目或实际工程应用提供算法支持与代码参考。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐段理解算法实现逻辑,重点关注目标函数建模、粒子编码方式及约束处理策略,并尝试调整参数或拓展模型以加深对算法性能的理解。
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