28、不同类型的进程间通信(IPC)技术

不同类型的进程间通信(IPC)技术

在计算机编程中,进程间通信(IPC)是一个重要的概念,它允许不同的进程之间交换数据和信息。本文将介绍几种常见的IPC技术,包括共享内存和Unix套接字,并详细讲解如何使用它们。

1. 父子进程间的共享内存

共享内存是一种常见的IPC技术,可用于不相关进程、相关进程和线程之间的通信。下面我们将展示如何在父子进程之间使用共享内存。

1.1 编译程序

首先,我们需要编译程序。这里使用GNU11标准,因为C99标准不包含 MAP_ANONYMOUS 宏,而GNU11包含。同时,我们需要链接实时扩展库。

$> gcc -Wall -Wextra -std=gnu11 -lrt \
> shm-parent-child.c -o shm-parent-child
1.2 测试程序

编译完成后,我们可以测试程序。

$> ./shm-parent-child 
Parent PID is 9683
Original message: Hello, we are running
Child executed with PID 9684
Message from child: Hello from child
Parent message: New msg from parent
1.3 工作原理
  • 使用
基于粒子群优化算法的p-Hub选址优化(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于粒子群优化算法(PSO)的p-Hub选址优化问题的研究与实现,重点利用Matlab进行算法编程和仿真。p-Hub选址是物流与交通网络中的关键问题,旨在通过确定最优的枢纽节点位置和非枢纽节点的分配方式,最小化网络总成本。文章详细阐述了粒子群算法的基本原理及其在解决组合优化问题中的适应性改进,结合p-Hub中转网络的特点构建数学模型,并通过Matlab代码实现算法流程,包括初始化、适应度计算、粒子更新与收敛判断等环节。同时可能涉及对算法参数设置、收敛性能及不同规模案例的仿真结果分析,以验证方法的有效性和鲁棒性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法理论知识的高校研究生、科研人员及从事物流网络规划、交通系统设计等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决物流、航空、通信等网络中的枢纽选址与路径优化问题;②学习并掌握粒子群算法在复杂组合优化问题中的建模与实现方法;③为相关科研项目或实际工程应用提供算法支持与代码参考。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐段理解算法实现逻辑,重点关注目标函数建模、粒子编码方式及约束处理策略,并尝试调整参数或拓展模型以加深对算法性能的理解。
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