35、深入探索 Akka 演员模型:从基础到高级应用

深入探索 Akka 演员模型:从基础到高级应用

1. SARAH 与插件架构

SARAH 采用插件架构,针对每个主要功能领域都有对应的插件,例如电子邮件插件、Facebook 插件、Twitter 插件等。每个插件通常有一个父演员(Actor),必要时会将工作委托给子演员。所有这些插件都在一个 ActorSystem 下运行。当 SARAH 启动时,它会使用特定方法启动 ActorSystem,启动后会创建三个主要演员,分别命名为 brain、ears 和 mouth,然后启动其插件。

这里有一个有趣的实验:移除 Main 对象末尾的 system.shutdown 行,你会发现应用程序不会终止,因为演员和系统仍在运行。若要终止应用程序,可按 Control - C。

2. ActorRef 的特性与使用

当在 ActorSystem 上调用 actorOf 方法时,它会异步启动演员并返回一个 ActorRef 实例。这个引用就像是演员的“句柄”,可以看作是你与实际演员之间的一个外观(façade)或代理(broker)。它能防止你做出破坏演员模型的操作,比如直接访问 Actor 实例并尝试直接修改变量。这类任务应该通过向演员发送消息来完成,而 ActorRef 的这种“不干涉”方式有助于强化正确的编程实践。

Akka 文档指出 ActorRef 具有以下特性:
- 它是不可变的。
- 它与所代表的 Actor 具有一对一的关系。
- 它是可序列化的,并且支持网络操作,这使得你可以在网络中传递 ActorRef。

3. 创建带参数构造函数的演员

有时候,你可能想创

需求响应动态冰蓄冷系统与需求响应策略的优化研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕需求响应动态冰蓄冷系统及其优化策略展开研究,结合Matlab代码实现,探讨了在电力需求侧管理背景下,冰蓄冷系统如何通过优化运行策略参与需求响应,以实现削峰填谷、降低用电成本和提升能源利用效率的目标。研究内容包括系统建模、负荷预测、优化算法设计(如智能优化算法)以及多场景仿真验证,重点分析不同需求响应机制下系统的经济性和运行特性,并通过Matlab编程实现模型求解与结果可视化,为实际工程应用提供理论支持和技术路径。; 适合人群:具备一定电力系统、能源工程或自动化背景的研究生、科研人员及从事综合能源系统优化工作的工程师;熟悉Matlab编程且对需求响应、储能优化等领域感兴趣的技术人员。; 使用场景及目标:①用于高校科研中关于冰蓄冷系统与需求响应协同优化的课题研究;②支撑企业开展楼宇能源管理系统、智慧园区调度平台的设计与仿真;③为政策制定者评估需求响应措施的有效性提供量化分析工具。; 阅读建议:建议读者结合文中Matlab代码逐段理解模型构建与算法实现过程,重点关注目标函数设定、约束条件处理及优化结果分析部分,同时可拓展应用其他智能算法进行对比实验,加深对系统优化机制的理解。
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