Linux线程-pthread_kill

使用pthread_kill函数管理线程信号
本文介绍了如何使用pthread_kill函数向指定线程发送信号,包括信号的处理方式、函数返回值及其应用实例。

该函数可以用于向指定的线程发送信号:

int pthread_kill(pthread_t threadId,int signal);

如果线程内不对信号进行处理,则调用默认的处理程式,如SIGQUIT会退出终止线程,SIGKILL会杀死线程等等,可以调用signal(SIGQUIT, sig_process_routine); 来自定义信号的处理程序。

传递的pthread_kill的signal参数一般都是大于0的,这时系统默认或者自定义的都是有相应的处理程序。signal为0时,是一个被保留的信号,一般用这个保留的信号测试线程是否存在。


pthread_kill 返回值如下:


0:调用成功。

ESRCH:线程不存在。

EINVAL:信号不合法。


int kill_ret = pthread_kill(thread_id,0);
if(kill_ret == ESRCH)
printf("指定的线程不存在或者是已经终止\n");
else if(kill_ret == EINVAL)
printf("调用传递一个无用的信号\n");
else
printf("线程存在\n");


【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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