9、OSGi 拍卖应用开发全解析

OSGi 拍卖应用开发全解析

1. 拍卖应用开发概述

在开发拍卖应用时,需要考虑多个方面,如拍卖的注册、审计以及不同角色的交互等。为了实现这些功能,我们将利用 OSGi 服务层,通过不同的设计模式和类的实现来完成。

2. 开发首个拍卖扩展

2.1 密封首价拍卖师实现

为了实现密封首价拍卖,我们首先创建了 SealedFirstPriceAuctioneer 类,其代码如下:

package manning.osgi.auction.auctioneer.sealed;
import java.util.*;
import manning.osgi.auction.Auction;
import manning.osgi.auction.spi.Auctioneer;
public class SealedFirstPriceAuctioneer implements Auctioneer {

    private static final String SEALED_FIRST_PRICE = "Sealed-First-Price";
    private final int DURATION = 3;

    private final Dictionary<String, Object> properties = 
        new Hashtable<String, Object>();

    private final Auction auction;

    public SealedFir
【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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