JDK Timer 使用

本文介绍了一个使用Java JDK Timer实现的定时任务示例。该示例展示了如何创建并启动一个每24小时执行一次的任务,以及如何取消这个定时任务。此外,还提供了一个业务逻辑处理的TimerTask子类。
Java 定时器之 JDK Timer:


package com.wx.jdktimer;

import java.rmi.RemoteException;
import java.text.ParseException;
import java.text.SimpleDateFormat;
import java.util.Calendar;
import java.util.Date;
import java.util.Timer;
import java.util.TimerTask;

import javax.ejb.CreateException;

public class JDKTimerBean implements IJDKTimer {

private static final long serialVersionUID = -7118631760248451136L;
private Timer timer = null;

private void scheduleBatchService() {
timer = new Timer();
TimerTask timerTask = new bizTimerTask();
timer.schedule(timerTask, new Date(), 24*60*60*1000);

}

private void clearTimer(){
Logger.getInstance().info("In method -> clearTimer now");
if (timer != null) {
timer.cancel();
}
Logger.getInstance().info("Exit method -> clearTimer now");
}


class bizTimerTask extends TimerTask {
BizServiceds = null;

@Override
public void run() {
Logger.getInstance().info("do business logic....");
System.out.println("do business logic....");
ds = new BizService();
ds.doBizLogic();
}

}

public void ejbCreate() throws RemoteException, CreateException {

scheduleBatchService();
}

public void ejbRemove() throws RemoteException {
clearTimer();
}
}

【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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