设计模式 原型设计 Prototype

本文介绍了一种设计模式——原型模式,并通过具体的Java代码示例展示了如何使用该模式来减少类的数量并简化客户端代码。通过Manager类注册和克隆具体原型对象,如MessageBox和UnderlinePen,实现了产品的动态配置。

从一个对象实例产生出另外一个新对象实例,即通过拷贝原型来创建新的对象,减少类的数目。

组成:

客户角色:使用原型对象的客户程序

抽象原型角色:定义具体原型对象必须实现的接口(如果要提供深拷贝,则必须具有实现clone的规定)

具体原型角色:从抽象原型派生而来,是客户程序使用的对象,即被复制的对象。此角色实现抽象原型角色所要求的的接口。


对客户隐藏了具体的产品类,因此焦山了客户知道的名字的数目。运行时刻增加和删除产品,动态配置应用。克隆一个原型类似于实例化一个类,原型模式极大的减少了系统所需的类的数目。

1.客户角色Manager

import java.util.*;

public class Manager {
    private HashMap showcase = new HashMap();
    public void register(String name, Product proto) {
        showcase.put(name, proto);
    }
    public Product create(String protoname) {
        Product p = (Product)showcase.get(protoname);
        return p.createClone();
    }
}

2.抽象原型

import java.lang.Cloneable;

public interface Product extends Cloneable {
    public abstract void use(String s);
    public abstract Product createClone();
}


3.具体原型MessageBox

public class MessageBox implements Product {
    private char decochar;
    public MessageBox(char decochar) {
        this.decochar = decochar;
    }
    public void use(String s) {
        int length = s.getBytes().length;
        for (int i = 0; i < length + 4; i++) {
            System.out.print(decochar);
        }
        System.out.println("");
        System.out.println(decochar + " "  + s + " " + decochar);
        for (int i = 0; i < length + 4; i++) {
            System.out.print(decochar);
        }
        System.out.println("");
    }
    public Product createClone() {
        Product p = null;
        try {
            p = (Product)clone();
        } catch (CloneNotSupportedException e) {
            e.printStackTrace();
        }
        return p;
    }
}


4.具体原型UnderlinePen

public class UnderlinePen implements Product {
    private char ulchar;
    public UnderlinePen(char ulchar) {
        this.ulchar = ulchar;
    }
    public void use(String s) {
        int length = s.getBytes().length;
        System.out.println("\""  + s + "\"");
        System.out.print(" ");
        for (int i = 0; i < length; i++) {
            System.out.print(ulchar);
        }
        System.out.println("");
    }
    public Product createClone() {
        Product p = null;
        try {
            p = (Product)clone();
        } catch (CloneNotSupportedException e) {
            e.printStackTrace();
        }
        return p;
    }
}


5.主函数Main

public class Main {
    public static void main(String[] args) {        
        Manager manager = new Manager();
        UnderlinePen upen = new UnderlinePen('~');
        MessageBox mbox = new MessageBox('*');
        MessageBox sbox = new MessageBox('/');
        manager.register("strong message", upen);
        manager.register("warning box", mbox);
        manager.register("slash box", sbox);

        Product p1 = manager.create("strong message");
        p1.use("Hello, world.");
        Product p2 = manager.create("warning box");
        p2.use("Hello, world.");
        Product p3 = manager.create("slash box");
        p3.use("Hello, world.");
    }
}








内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,涵盖正向与逆向运动学求解、正向动力学控制,并采用拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,所有内容均通过Matlab代码实现。同时结合RRT路径规划与B样条优化技术,提升机械臂运动轨迹的合理性与平滑性。文中还涉及多种先进算法与仿真技术的应用,如状态估计中的UKF、AUKF、EKF等滤波方法,以及PINN、INN、CNN-LSTM等神经网络模型在工程问题中的建模与求解,展示了Matlab在机器人控制、智能算法与系统仿真中的强大能力。; 适合人群:具备一定Ma六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)tlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、人工智能等相关领域的科研人员及研究生;熟悉运动学、动力学建模或对神经网络在控制系统中应用感兴趣的工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现六自由度机械臂的精确运动学与动力学建模;②利用人工神经网络解决传统解析方法难以处理的非线性控制问题;③结合路径规划与轨迹优化提升机械臂作业效率;④掌握基于Matlab的状态估计、数据融合与智能算法仿真方法; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点理解运动学建模与神经网络控制的设计流程,关注算法实现细节与仿真结果分析,同时参考文中提及的多种优化与估计方法拓展研究思路。
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