多线程并发库工具类Exchanger

本文通过一个具体的 Java 示例演示了 Exchanger 的使用方法。利用 ExecutorService 创建线程来执行任务,两个线程分别携带数据进行交换,展示 Exchanger 的同步机制。



import java.util.concurrent.Exchanger;
import java.util.concurrent.ExecutorService;
import java.util.concurrent.Executors;
publicclass ExchangerTest {
publicstaticvoid main(String[] args) {
ExecutorService service = Executors.newCachedThreadPool(); //缓存线程池(动态)
final Exchanger exchanger = new Exchanger();
service.execute(new Runnable(){
public void run() {
try{
String data1 = "zxx";
System.out.println("线程" + Thread.currentThread().getName() +"正在把数据" + data1 +"换出去");
Thread.sleep((long)(Math.random()*10000));
String data2 = (String) exchanger.exchange(data1); //运行到此,阻塞,必须要两个交换数据的线程都到达交换状态,才能交换数据
System.out.println("线程" + Thread.currentThread().getName() +
"换回的数据为" + data2);
}catch(Exception e){

}
}
});

service.execute(new Runnable(){
publicvoid run() {
try{
String data1 = "lhm";
System.out.println("线程" + Thread.currentThread().getName() + "正在把数据" + data1 +"换出去");
Thread.sleep((long)(Math.random()*10000));
String data2 = (String)exchanger.exchange(data1); //运行到此,阻塞,必须要两个交换数据的线程都到达交换状态,才能交换数据
System.out.println("线程" + Thread.currentThread().getName() + "换回的数据为" + data2);
}catch(Exception e){

}
}
});
}
}


【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,并将其与遗传算法(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与改进中。
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