22、理解异步Rust编程

理解异步Rust编程

1. 异步编程概念引入

在计算机科学中,并发指的是程序不同部分能够以无序或同时执行的方式运行,且不影响最终结果。严格来讲,程序部分无序执行是并发,而多个任务同时执行则是并行。在实际应用中,并发和并行通常结合使用,以高效安全地处理同时到达的多个请求。

使用并发编程主要有两个驱动因素:
- 需求端 :用户期望程序运行更快,促使开发者考虑并发编程技术。
- 供应端 :计算机(包括消费级和高端服务器)具备多个CPU和多核CPU,为开发者编写能利用多核和多处理器的程序提供了机会,使整体执行更快速高效。

软件程序处理任务大致可分为两类:CPU密集型任务和I/O密集型任务,实际代码往往是两者的混合。
- CPU密集型任务 :如基因组测序、视频编码、图形处理和区块链中的加密证明计算等。以计算一组数字的平方根为例,可采用顺序处理,也可在多处理器或多核计算机中,将每个数字独立发送到可用的CPU或核心进行处理。
- I/O密集型任务 :如从文件系统或数据库访问数据,以及处理网络TCP/HTTP请求。在Web应用中,数据存储在数据库,创建、读取、更新和删除操作需要在应用和数据库间传输数据,这会使CPU等待磁盘读写,此时可设计并发程序让CPU在等待时执行其他任务。网络请求处理也存在类似的“延迟”或“等待”情况,当新请求在处理前一个请求时到达,就需要考虑并发编程。

程序员编写并发程序有多种选择,下面通过一个包含三个任务(任务1、任务2和任务3)的例子,对比同步处理、多线程处理和

内容概要:本文介绍了一个基于冠豪猪优化算法(CPO)的无人机三维路径规划项目,利用Python实现了在复杂三维环境中为无人机规划安全、高效、低能耗飞行路径的完整解决方案。项目涵盖空间环境建模、无人机动力学约束、路径编码、多目标代价函数设计以及CPO算法的核心实现。通过体素网格建模、动态障碍物处理、路径平滑技术和多约束融合机制,系统能够在高维、密集障碍环境下快速搜索出满足飞行可行性、安全性与能效最优的路径,并支持在线重规划以适应动态环境变化。文中还提供了关键模块的代码示例,包括环境建模、路径评估和CPO优化流程。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识,从事无人机、智能机器人、路径规划或智能优化算法研究的相关科研人员与工程技术人员,尤其适合研究生及有一定工作经验的研发工程师。; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机自主导航与避障;②研究智能优化算法(如CPO)在路径规划中的实际部署与性能优化;③实现多目标(路径最短、能耗最低、安全性最高)耦合条件下的工程化路径求解;④构建可扩展的智能无人系统决策框架。; 阅读建议:建议结合文中模型架构与代码示例进行实践运行,重点关注目标函数设计、CPO算法改进策略与约束处理机制,宜在仿真环境中测试不同场景以深入理解算法行为与系统鲁棒性。
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