struts2的请求流程

本文详细介绍了在Struts框架中一个HTTP请求如何从客户端发起,到被具体处理的整个流程。包括请求的初始化、过滤过程、Action的选择及执行、结果的返回等关键步骤。
1、客户发送Http求情(将初始化一个指向servlet容器的请求)
2、请求经过一系列的过滤,ActionContextCleanUp-->(Other filter<SiteMesh,etc>)-->FilterDispatcher
3、FilterDispatcher通过ActionMapper决定进入哪个Action
4、ActionMapper解决定进入哪个Action后,FilterDispatcher把请求交给ActionProxy
5、ActionProxy通过ConfigurationManager读取struts.xml配置文件,找到需要调用哪个Action类
6、ActionProxy创建一个ActionInvocation实例
7、ActionInvocation调用正真的Action,当然其中涉及到拦截的相关调用
8、Action执行完毕,ActionInvocation创建Result并返回,返回前做些动作也是可以的
【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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