19、信号管理与调度策略详解

信号管理与调度策略详解

1. 信号管理

在系统编程中,信号是进程间通信的一种重要方式。我们可以使用 kill() 函数向指定进程发送信号,其函数原型如下:

int kill(pid_t pid, int sig);
  • pid 为负数(但不是 -1),为了与 System V 兼容,信号会被发送给所有进程组 ID 等于该进程号绝对值的进程。
  • pid 为 0,信号会被发送给调用进程所在进程组的每个进程。

需要注意的是,发送进程必须拥有适当的权限才能向其他进程发送信号。简单来说,如果当前用户拥有目标进程,那么该进程就可以向目标进程发送信号。

有时候,进程需要向自身发送信号,这时可以使用 raise() 系统调用:

int raise (int signo);

另外,处理信号的处理程序代码必须是可重入的。因为进程可能正在进行任何处理,所以处理程序在修改任何静态或全局数据时必须非常小心。如果函数操作的数据是在栈上分配的或者通过输入传递的,那么这个函数就是可重入的。

2. 调度基础与技术要求

系统编程涉及与底层操作系统的交互,而调度器是每个操作系统的核心组件之一,它影响着进程在 CPU 上的分配方式。为了与调度器进行交互,我们需要掌握一些实用技能,包括更改进

【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改进中。
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