线程的优先级别

线程的优先级别:java提供一个线程调度器来监控程序中启动后进入就绪状态的所有线程。线程调度器按照线程的优先级决定应调度哪个线程来执行。线程的优先级用数字表示,范围从1到10,一个线程的缺省优先级是5。
Thread.MIN_PRIORITY = 1   
Thread.MAX_PRIORITY = 10
Thread.NORM_PRIORITY = 5

获得和设置线程对象优先级的方法:
int getPriority(); 
void setPriority(int newPriority)


public class TestPriority {
public static void main(String[] args) {
Thread t1 = new Thread(new T1());
Thread t2 = new Thread(new T2());
t1.setPriority(Thread.NORM_PRIORITY + 3); // 设置优先级,t1将得到更多执行时间
t1.start();
t2.start();
}
}

class T1 implements Runnable {
public void run() {
for (int i = 0; i < 1000; i++) {
System.out.println("T1: " + i);
}
}
}

class T2 implements Runnable {
public void run() {
for (int i = 0; i < 1000; i++) {
System.out.println("------T2: " + i);
}
}
}
【电动汽车充电站有序充电调度的分散式化】基于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车化调度(分时电价调度)(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于蒙特卡洛和拉格朗日方法的电动汽车充电站有序充电调度化方案,重点在于采用分散式化策略应对分时电价机制下的充电需求管理。通过构建数学模型,结合不确定性因素如用户充电行为和电网负荷波动,利用蒙特卡洛模拟生成大量场景,并运用拉格朗日松弛法对复杂问题进行分解求解,从而实现全局最或近似最的充电调度计划。该方法有效降低了电网峰值负荷压力,提升了充电站运营效率与经济效益,同时兼顾用户充电便利性。 适合人群:具备一定电力系统、化算法和Matlab编程基础的高校研究生、科研人员及从事智能电网、电动汽车相关领域的工程技术人员。 使用场景及目标:①应用于电动汽车充电站的日常运营管理,化充电负荷分布;②服务于城市智能交通系统规划,提升电网与交通系统的协同水平;③作为学术研究案例,用于验证分散式化算法在复杂能源系统中的有效性。 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解蒙特卡洛模拟与拉格朗日松弛法的具体实施步骤,重点关注场景生成、约束处理与迭代收敛过程,以便在实际项目中灵活应用与改进。
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