Jbpm学习一


import junit.framework.TestCase;

import org.jbpm.context.exe.ContextInstance;
import org.jbpm.graph.def.ProcessDefinition;
import org.jbpm.graph.exe.ProcessInstance;
import org.jbpm.graph.exe.Token;

public class ContextTest extends TestCase {

public void testContext(){
ProcessDefinition processDefinition=ProcessDefinition.parseXmlString(
"<process-definition>"+
" <start-state>"+
" <transition to='s'/>"+
" </start-state>"+
"<state name='s'>"+
" <transition to='end'/>"+
"</state>"+
" <end-state name='end' />" +
"</process-definition>"
);

//一个流程实例ProcessInstance就是某个流程定义的一次执行。一个流程定义ProcessDefinition可以有多个流程实例。
//当流程实例ProcessInstance创建的时候,一个主路径就随之创建,这个主路径称为root token。此时主路径指向开始节点start-state
ProcessInstance processInstance=new ProcessInstance(processDefinition);

//一个运行标记Token代表一个Process Definitio中的一个执行。token是运行时的概念,用来维护指向图节点的指针。
//token需要一个信号(signal)来让流程向前执行。当一个signal来到的时候。Token就会通过弧(transition)离开当前的节点走到下一个节点。
Token token=processInstance.getRootToken();
Token token2=new Token(processInstance);

ContextInstance contextInstance=processInstance.getContextInstance();
contextInstance.setVariable("amount",new Integer(500));
contextInstance.setVariable("reason", "i met my deadline");

token2.signal();
//processInstance.signal();

System.out.println(contextInstance.getVariable("amount"));
System.out.println(contextInstance.getVariable("reason"));

assertEquals(token2.getNode(), processDefinition.getNode("s"));
token2.signal();
//processInstance.signal();
assertEquals(contextInstance.getVariable("reason"),"i met my deadline");
System.out.println(token2.getNode().getName());
}
}



例子是jbpm中自带的。
驱动流程向下运行的方式上面采用
prcessInstance.signal();或token.signal();
通过查看流程实例ProcessInstance的源码可以发现
他的构造函数中会将成员变量rootToken初始化为rootToken=new Token(this);
this表示当前的流程实例对象;在调用processInstance.signal()方法时该方法的实现是

public void signal() {
if ( hasEnded() ) {
throw new IllegalStateException("couldn't signal token : token has ended");
}
rootToken.signal();
}

最终还是调用Token的signal()方法。

获得root Token的方式

Token token=processInstance.getRootToken();
Token token2=new Token(processInstance);
【评估多目标跟踪方法】9个高度敏捷目标在编队中的轨迹和测量研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“评估多目标跟踪方法”,重点研究9个高度敏捷目标在编队飞行中的轨迹生成与测量过程,并提供完整的Matlab代码实现。文中详细模拟了目标的动态行为、运动约束及编队结构,通过仿真获取目标的状态信息与观测数据,用于验证和比较不同多目标跟踪算法的性能。研究内容涵盖轨迹建模、噪声处理、传感器测量模拟以及数据可视化等关键技术环节,旨在为雷达、无人机编队、自动驾驶等领域的多目标跟踪系统提供可复现的测试基准。; 适合人群:具备定Matlab编程基础,从事控制工程、自动化、航空航天、智能交通或人工智能等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于多目标跟踪算法(如卡尔曼滤波、粒子滤波、GM-CPHD等)的性能评估与对比实验;②作为无人机编队、空中交通监控等应用场景下的轨迹仿真与传感器数据分析的教学与研究平台;③支持对高度机动目标在复杂编队下的可观测性与跟踪精度进行深入分析。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注轨迹生成逻辑与测量模型构建部分,可通过修改目标数量、运动参数或噪声水平来拓展实验场景,进步提升对多目标跟踪系统设计与评估的理解。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值