使用Reachbility判断当前网络状态

智能检测网络状态与切换
本文介绍了一种通过判断网络地址是否合法域名以及利用Reachability类来检测设备当前网络状态的方法,包括Wi-Fi和WWAN网络,并实现了网络状态变化的通知与响应机制。
  我们使用程序时,有时会断网,但我们并不知道,程序也没有说明。作为程序员,是肯定要为用户考虑的,废话不多说,上代码。
   Reachability *netTest;//定义一个Reachability
  接着呢,如何判断有网没网,有的时候,在家中,路由器开着,我们手机也连着wifi,我们就会认为连着网,但我们不知道是否可以进行互联网反问,这就需要输入一个网络地址,去进行判断。同样,程序中,我们也需要,有一个IP地址,去判断手机是否能上网。
   NSString *address = @"www.baidu.com";//例子
同时,需要判断你输入的地址是否合法域名,
+(BOOL)judiceIsHost:(NSString *)string{
//正则表达式,判断是否为合法域名
    NSString *test = @"[^//]*?\\.(com|cn|net|org|biz|info|cc|tv)";
//"RegexKitLite.h" 中的方法
    if ([string isMatchedByRegex:test]) {
        return YES;
    }else
        return NO;
}
if([self judiceIsHost:address])
{
netTest= [Reachability reachabilityWithHostName:address];
}
 
//接下来,判断网络状态
        const char *iPAdd = [address UTF8String];
        struct sockaddr_in address;
        memset(&address, 0, sizeof(address));
        address.sin_len = sizeof(address);
        address.sin_family = AF_INET;
        address.sin_port = htonl(port);
        address.sin_addr.s_addr = htons(inet_addr(iPAdd));
       
        netTest = [Reachability reachabilityWithAddress:&address];
  switch ([netTest currentReachabilityStatus])
    {
        case NotReachable:
            NSLog(@"无网络状态");
            self.beforeNetType = NET_NONE;
            self.currentNetType = NET_NONE;
            [SHServer instance].beforeNetType = NET_NONE;
            break;
        case ReachableViaWWAN:
            NSLog(@"WWAN网络状态");
            self.beforeNetType = NET_WWAN;
            self.currentNetType = NET_WWAN;
            [SHServer instance].beforeNetType = NET_WWAN;
            break;
        case ReachableViaWiFi:
            NSLog(@"NetWifi网络状态");
            self.beforeNetType = NET_WIFE;
            self.currentNetType = NET_WIFE;
            [SHServer instance].beforeNetType = NET_WIFE;
            break;
        default:
            break;
    }
 //如果要求监听才开始监听网络 listten/布尔值,/
    if (listen)
    {
        [[NSNotificationCenter defaultCenter]addObserver:self selector:@selector(reachabilityChange:) name:kReachabilityChangedNotification object:nil];
        [netTest startNotifier];
    }
/*网络变化时的回掉方法*/
-(void)reachabilityChange:(NSNotification *)notice
{
    Reachability *newNetTest = [notice object];
    NSLog(@"%d--%d",self.beforeNetType,[SHServer instance].beforeNetType);
    switch ([newNetTest currentReachabilityStatus]) {
        case NotReachable:
            self.currentNetType = NET_NONE;
            NSLog(@"无网络状态1");
            break;
        case ReachableViaWiFi:
            self.currentNetType = NET_WIFE;
            NSLog(@"Wife网络状态");
            break;
        case ReachableViaWWAN:
            self.currentNetType = NET_WWAN;
            NSLog(@"WWAN网络状态");
            break;
           
        default:
            break;
    }
    [newNetTest startNotifier];
   
    if ([SHServer instance].beforeNetType == NET_NONE && self.currentNetType != NET_NONE)
    {
        //如果是从没网到有网
        NSLog(@"没网  到   有网");
        self.beforeNetType = self.currentNetType;
        [SHServer instance].beforeNetType = self.currentNetType;
        [[SHServer instance].netNoticeView hideNetNoticeView];
        [SocketCommunication instance].unNeedReConnect = NO;
        //socket开始重连
        [[SocketCommunication instance] socketReConnect];
       
    }
   
    else if ([SHServer instance].beforeNetType != NET_NONE && self.currentNetType == NET_NONE)
    {
        NSLog(@"有网  到  没网");
       
        self.beforeNetType = self.currentNetType;
        [SHServer instance].beforeNetType = self.currentNetType;
        [SocketCommunication instance].unNeedReConnect = YES;
        [[SHServer instance].netNoticeView showNetNoticeViewWithText:@"无网络连接,请检查网络" andButtonTitle:nil];
    }
}
内容概要:本文介绍了一个基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目,采用蚁群算法(ACO)与多层感知机(MLP)相结合的混合模型(ACO-MLP)。该模型通过三维环境离散化建模,利用ACO进行全局路径搜索,并引入MLP对环境特征进行自适应学习与启发因子优化,实现路径的动态调整与多目标优化。项目解决了高维空间建模、动态障碍规避、局部最优陷阱、算法实时性及多目标权衡等关键技术难题,结合并行计算与参数自适应机制,提升了路径规划的智能性、安全性和工程适用性。文中提供了详细的模型架构、核心算法流程及MATLAB代码示例,涵盖空间建模、信息素更新、MLP训练与融合优化等关键步骤。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础,熟悉智能优化算法与神经网络的高校学生、科研人员及从事无人机路径规划相关工作的工程师;适合从事智能无人系统、自动驾驶、机器人导航等领域的研究人员; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机路径规划,如城市物流、灾害救援、军事侦察等场景;②实现飞行安全、能耗优化、路径平滑与实时避障等多目标协同优化;③为智能无人系统的自主决策与环境适应能力提供算法支持; 阅读建议:此资源结合理论模型与MATLAB实践,建议读者在理解ACO与MLP基本原理的基础上,结合代码示例进行仿真调试,重点关注ACO-MLP融合机制、多目标优化函数设计及参数自适应策略的实现,以深入掌握混合智能算法在工程中的应用方法。
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