详解volatile关键词的用法2

volatile关键字用于标识变量可能被线程外的因素修改,本文详细解释了volatile如何影响编译器行为,确保对特殊地址的稳定访问,避免编译优化导致的错误。

volatile 影响编译器的结果输出,volatile 修饰的变量标明随时可能发生变化的(是指可能被本线程外的其他机制修改:如其他线程,中断,硬件),与volatile变量有关的运算,不要进行编译优化,以免出错,(VC++ 在产生release版可执行码时会进行编译优化,加volatile关键字的变量有关的运算,将不进行编译优化。)。
例如:
volatile int i=10;
int j = i;
...
int k = i;

volatile 告诉编译器i是随时可能发生变化的,每次使用它的时候必须从i的内存地址中读取,因而编译器生成的可执行码会重新从i的地址读取数据放在k中。
而优化做法是,由于编译器发现两次从i读数据的代码之间的代码没有对i进行过操作,它会自动把上次读的数据(上次已经读取到寄存器中,这次直接从寄存器中读取)放在k中。而不是重新从i里面读。这样以来,如果i是一个寄存器变量或者表示一个端口数据就容易出错,所以说volatile可以保证对特殊地址的稳定访问,不会出错。

一个定义为volatile的变量是说这变量可能会被意想不到地改变,这样,编译器就不会去假设这个变量的值了。精确地说就是,优化器在用到这个变量时必须每次都小心地重新读取这个变量的值,而不是使用保存在寄存器里的备份。

两个基本点:

一:告诉编译器不能做任何优化

二:表示用volatile定义的变量会在程序外被改变,每次都必须从内存中读取,而不能把他放在cache或寄存器中重复使用,同时改变的时候也需要写会内存。

基于遗传算法的新的异构分布式系统任务调度算法研究(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕基于遗传算法的异构分布式系统任务调度算法展开研究,重点介绍了一种结合遗传算法的新颖优化方法,并通过Matlab代码实现验证其在复杂调度问题中的有效性。文中还涵盖了多种智能优化算法在生产调度、经济调度、车间调度、无人机路径规划、微电网优化等领域的应用案例,展示了从理论建模到仿真实现的完整流程。此外,文档系统梳理了智能优化、机器学习、路径规划、电力系统管理等多个科研方向的技术体系与实际应用场景,强调“借力”工具与创新思维在科研中的重要性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事智能优化、自动化、电力系统、控制工程等相关领域研究的研究生及科研人员,尤其适合正在开展调度优化、路径规划或算法改进类课题的研究者; 使用场景及目标:①学习遗传算法及其他智能优化算法(如粒子群、蜣螂优化、NSGA等)在任务调度中的设计与实现;②掌握Matlab/Simulink在科研仿真中的综合应用;③获取多领域(如微电网、无人机、车间调度)的算法复现与创新思路; 阅读建议:建议按目录顺序系统浏览,重点关注算法原理与代码实现的对应关系,结合提供的网盘资源下载完整代码进行调试与复现,同时注重从已有案例中提炼可迁移的科研方法与创新路径。
【微电网】【创新点】基于非支配排序的蜣螂优化算法NSDBO求解微电网多目标优化调度研究(Matlab代码实现)内容概要:本文提出了一种基于非支配排序的蜣螂优化算法(NSDBO),用于求解微电网多目标优化调度问题。该方法结合非支配排序机制,提升了传统蜣螂优化算法在处理多目标问题时的收敛性和分布性,有效解决了微电网调度中经济成本、碳排放、能源利用率等多个相互冲突目标的优化难题。研究构建了包含风、光、储能等多种分布式能源的微电网模型,并通过Matlab代码实现算法仿真,验证了NSDBO在寻找帕累托最优解集方面的优越性能,相较于其他多目标优化算法表现出更强的搜索能力和稳定性。; 适合人群:具备一定电力系统或优化算法基础,从事新能源、微电网、智能优化等相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于微电网能量管理系统的多目标优化调度设计;②作为新型智能优化算法的研究与改进基础,用于解决复杂的多目标工程优化问题;③帮助理解非支配排序机制在进化算法中的集成方法及其在实际系统中的仿真实现。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注非支配排序、拥挤度计算和蜣螂行为模拟的结合方式,并可通过替换目标函数或系统参数进行扩展实验,以掌握算法的适应性与调参技巧。
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