10、JMS 点对点消息传递:QBorrower 与 QLender 应用详解

JMS 点对点消息传递:QBorrower 与 QLender 应用详解

1. 接收消息与超时处理

在 JMS 消息传递中,接收消息时设置合理的超时时间非常重要。以下是一段示例代码:

TextMessage tmsg = (TextMessage)qReceiver.receive(30000); 
if (tmsg == null) { 
    System.out.println("QLender not responding"); 
} else { 
    System.out.println("Loan request was " + tmsg.getText()); 
}

如果不设置超时时间,应用程序可能会一直等待,导致“挂起”。当超时发生时, receive 方法返回的消息对象将为 null 。为了更安全地处理消息类型,可以使用 instanceof 关键字进行检查:

Message rmsg = qReceiver.receive(30000); 
if (rmsg == null) { 
    System.out.println("QLender not responding"); 
} else {
    if (rmsg instanceof TextMessage) { 
        TextMessage tmsg = (TextMessage)rmsg;
        System.out.pri
基于实时迭代的数值鲁棒NMPC双模稳定预测模型(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于实时迭代的数值鲁棒非线性模型预测控制(NMPC)双模稳定预测模型的研究Matlab代码实现,重点在于提升系统在存在不确定性扰动情况下的控制性能稳定性。该模型结合实时迭代优化机制,增强了传统NMPC的数值鲁棒性,并通过双模控制策略兼顾动态响应稳态精度,适用于复杂非线性系统的预测控制问题。文中还列举了多个相关技术方向的应用案例,涵盖电力系统、路径规划、信号处理、机器学习等多个领域,展示了该方法的广泛适用性工程价值。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事自动化、电气工程、智能制造、机器人控制等领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于非线性系统的高性能预测控制设计,如电力系统调度、无人机控制、机器人轨迹跟踪等;②解决存在模型不确定性、外部扰动下的系统稳定控制问题;③通过Matlab仿真验证控制算法的有效性鲁棒性,支撑科研论文复现工程原型开发。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践,重点关注NMPC的实时迭代机制双模切换逻辑的设计细节,同时参考文中列举的相关研究方向拓展应用场景,强化对数值鲁棒性系统稳定性之间平衡的理解。
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