Android 服务相关

服务状态管理实用工具
isServiceRunning : 判断服务是否运行
stopService      : 停止服务



public class ServiceUtils {

    private ServiceUtils() {
        throw new UnsupportedOperationException("u can't instantiate me...");
    }

    /**
     * 获取所有运行的服务
     *
     * @param context 上下文
     * @return 服务名集合
     */
    public static Set getAllRunningService(Context context) {
        ActivityManager activityManager = (ActivityManager) context.getSystemService(Context.ACTIVITY_SERVICE);
        List<RunningServiceInfo> infos = activityManager.getRunningServices(0x7FFFFFFF);
        Set<String> names = new HashSet<>();
        if (infos == null || infos.size() == 0) return null;
        for (RunningServiceInfo info : infos) {
            names.add(info.service.getClassName());
        }
        return names;
    }

    /**
     * 判断服务是否运行
     *
     * @param context   上下文
     * @param className 完整包名的服务类名
     * @return {@code true}: 是<br>{@code false}: 否
     */
    public static boolean isServiceRunning(Context context, String className) {
        ActivityManager activityManager = (ActivityManager) context.getSystemService(Context.ACTIVITY_SERVICE);
        List<RunningServiceInfo> infos = activityManager.getRunningServices(0x7FFFFFFF);
        if (infos == null || infos.size() == 0) return false;
        for (RunningServiceInfo info : infos) {
            if (className.equals(info.service.getClassName())) return true;
        }
        return false;
    }

    /**
     * 停止服务
     *
     * @param context   上下文
     * @param className 完整包名的服务类名
     * @return {@code true}: 停止成功<br>{@code false}: 停止失败
     */
    public static boolean stopService(Context context, String className) {
        try {
            Intent intent = new Intent(context, Class.forName(className));
            return context.stopService(intent);
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
            return false;
        }
    }
}

 

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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