JBoss Notes

 JBoss 的一些笔记:

一:为了避免与tomcat和oracle 8080端口冲突,可以修JBoss的8080端口。

有两种方法:

1 修改%JBOSS_HOME%\server\default(其余也一样)\conf\bindingserver.beans\META-INF\bindings-jboss-beans.xml.

 

<bean class="org.jboss.services.binding.ServiceBindingMetadata">
      <property name="serviceName">jboss.web:service=WebServer</property>
      <property name="bindingName">HttpConnector</property>
      <property name="port">8180</property>
      <property name="description">JBoss Web HTTP connector socket; also drives the values for the HTTPS and AJP sockets</property>
</bean>

  2 修改%JBOSS_HOME%\server\default(其余也一样)\deploy\jbossweb.sar\server.xml

 

<Connector protocol="HTTP/1.1" port="${jboss.web.http.port}" address="${jboss.bind.address}" redirectPort="${jboss.web.https.port}" />

 可以修改此处的port为 8180. 但这不是一种好的方式

 

二:配置数据源

在%JBOSS_HOME%\docs\examples\jca\下面可以找到各种数据库的数据源的配置。

然后放在%JBOSS_HOME%\server\default\目录下面

数据库的驱动包应该copy到 default/lib目录中

 

三:配置JVM 参数

在%JBOSS_HOME%\bin\run.bat 下

set JAVA_OPTS = "........"

 

[ClassLoaderManager] Unexpected error during load of:org.hornetq.api.core.client.ClientSession:
 java.lang.LinkageError: loader constraint violation: loader (instance of <bootloader>) previously
 initiated loading for a different type with name "javax/transaction/xa/XAResource"
 解决方案:
 Solvtion:

  Because Jboss-Transaction-**.jar nested with hibernate lib jar - jta-**.jar, so need to remove
  jta-**.jar from application.
  in additional:  slf-api-***.jar and slf-log4j12-***.jar will course conflection with jboss 6.0 lib,
  so need to remove them

 

 

 

【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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