设计模式-命令模式

基于深度强化学习的无地图移动机器人导航:让机器人在未知环境中智能前行 虽然仍然面临sim-to-real差距、安全性保证等挑战,但随着算法的不断改进和计算能力的提升,基于DRL的无地图导航技术将在服务机器人、工业自动化、太空探索等领域发挥越来越重要的作用,为人类生产和生活带来更大便利和价值。对于复杂环境下的动态目标导航问题,研究人员提出了多智能体协同控制算法(如Teamwork-Net算法),通过多个智能体分别控制机器人的运动速度与运动方向,协同实现更高效、更稳定的导航性能。深度强化学习结合了深度学习的感知能力和强化学习的决策能力,非常适合解决无地图导航问题。 阅读详情

命令模式

定义

  • 命令封装
    • 每一个命令是一个操作
  • 解耦请求方和接收方
  • 请求方只需要请求执行命令,不需要关心命令是怎么被接受,操作和是否被执行

行为型模式

生活中的场景

遥控器

餐厅点菜

把需求和执行解耦

适用场景

  • 现实语义中具备命令的操作
    • shell命令
    • 命令菜单
  • 调用者和请求的接受者需要解耦
    • 调用者不需要关心具体命令的执行细节,只需要把对应的命令传递出去就行了
  • 需要抽象出等待执行的行为
    • 撤销
    • 恢复等操作
  • 需要支持命令宏
    • 命令组合操作

shell 中的help命令

通用类图

image-20210108105644830

  • Receive接收者角色该角色就是干活的角色,命令传递到这里是应该被执行的
  • Command命令角色需要执行的所有命令都在这里声明。
  • Invoker调用者角色接收到命令,并执行命令。

具体案例

​ 假如我们自己开发一个播放器,播放器有播放功能、有拖动进度条功能、停止播放功能、暂停功能,我们自己去操作播放器的时候并不是直接调用播放器的方法,而是通过一个控制条去传递指令给播放器内核,那么具体传达什么指令,会被封装为一个ー个的按钮。

​ 那么每个按钮的就相当于是对一条命令的封装。用控制条实现了用户发送指令与播放器內核接收指令的解耦。

播放器定义

public class GPlayer {
  public void play(){
    System.out.println("正常播放");
  }

  public void speed(){
    System.out.println("拖动进度条");
  }

  public void stop(){
    System.out.println("停止播放");
  }

  public void pause(){
    System.out.println("暂停播放");
  }
}

抽象执行的动作定义

public interface IAction {
    void execute();
}

播放动作

public class PlayAction implements IAction {
  private GPlayer gplayer;

  public PlayAction(GPlayer gplayer) {
    this.gplayer = gplayer;
  }

  public void execute() {
    gplayer.play();
  }
}

暂停动作

public class PauseAction implements IAction {
  private GPlayer gplayer;

  public PauseAction(GPlayer gplayer) {
    this.gplayer = gplayer;
  }

  public void execute() {
    gplayer.pause();
  }
}

具体的执行类

这个是具体的执行类,也是我们提供给客户的基础动作入口

public class Controller {
  private List<IAction> actions = new ArrayList<IAction>();

  public void addAction(IAction action){
    actions.add(action);
  }

  public void execute(IAction action){
    action.execute();
  }

  public void executes(){
    for (IAction action:actions) {
      action.execute();
    }
    actions.clear();
  }
}

测试

public class Test {
  public static void main(String[] args) {

    GPlayer player = new GPlayer();
    Controller controller = new Controller();
    controller.execute(new PlayAction(player));

    controller.addAction(new PauseAction(player));
    controller.addAction(new PlayAction(player));
    controller.addAction(new StopAction(player));
    controller.addAction(new SpeedAction(player));
    controller.executes();
  }
}

也可以构建一个链通过建造者模式来快速增加Action

image-20210109004356128

源码中的体现

JDK Runnable

Runnable是抽象,具体的实现是用户来实现的

Thread#start执行后会抢CPU

通过有接口的命令抽象,我们可以有很多的扩展,Run中的逻辑就是一条一条的命令,我们调用者并不需要底层是如何调度CPu的,只需要传入命令也就是Runnable就行了

Junit Test

public interface Test {
  /**
     * Counts the number of test cases that will be run by this test.
     */
  public abstract int countTestCases();

  /**
     * Runs a test and collects its result in a TestResult instance.
     */
  public abstract void run(TestResult result);
}

junit.framework.TestCase

@SuppressWarnings("deprecation")
public static void assertTrue(String message, boolean condition) {
  Assert.assertTrue(message, condition);
}

@SuppressWarnings("deprecation")
public static void assertTrue(boolean condition) {
  Assert.assertTrue(condition);
}

同理,单元测试,用户可以不用关心内核,直接调用就行了

总结

优缺点

优点
  • 类间解耦
    • 调用者和接受者之间没有任何依赖关系
    • 调用者实现的时候只需要调用Command抽象类的execute方法就行了
    • 不需要了解到底是谁在执行
  • 可扩展性
    • Command的子类非常容易扩展,调用者Invoker和高层次的Client不产生严重的代码耦合
  • 命令模式结合其他模式会更优秀
    • 命令模式可以结合责任链模式,实现命令族解析任务
    • 结合模板方法模式,则可以减少Command子类的膨胀问题。
缺点
  • 如果有N个命令,就需要N个Command的子类,类膨胀非常大

使用场景

​ 只要你认为是命令的地方就可以采用命令模式,例如,在GUI开发中,一个按钮的点击是一个命令,可以采用命令模式;模拟DOS命令的时候,当然也要采用命令模式;触发-反馈机制的处理等。

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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