jbi

JBI(Java Business Integration)是SUN公司为解决SOA而提出的一种方案,它旨在创建一个集成多种服务组件的运行环境。本文介绍了JBI的核心思想:通过提供各种容器绑定组件和业务处理组件来实现不同类型容器间的通信,并解释了其内部消息传递机制。

      JBI(Java Business Integration)是SUN公司解决SOA的方案,当然JBI没有得到IBM与BEA的承认(IBM与BEA等公司推荐SCA和SDO)。

  这里先介绍下JBI架构思想,JBI目的主要是在于创建一个可以集成各种组件服务的运行环境,当然这也是一种服务总线思想的体现。

  目前流行的服务容器有Servlet容器、EJB容器、JMS容器。

  1. Servlet容器只能处理以HTTP/SOAP协议传输的消息(接收与响应);

  2. EJB容器只能处理RMI协议传输的消息;

  3. JMS容器则处理的是JMS协议传输的消息;

  它们之间无法进行通讯,如果想集成上面不同类型的容器服务,则必须有一种能融合以上不同容器的新容器出现。JBI就是基于解决这种问题的思路出现的,JBI提供了各种各样的容器绑定组件(Binding Component,称BC),BC专门负责接收各种各样的传输协议的消息与发送请收消息给外部容器。当然JBI还提供其它的功能,要不这纯属一种代理了,就没什么意义;

  JBI提供处理各种业务的组件(即Service Engines组件,称SE)的消息,比如接收到HTTP的消息后需要转发给外部组件EJB,则需要SE组件来进行转换(更准确的说是Transform SE组件)。其实BC与SE之间是无法直接通信的,所有的消息都是通过传输通道(Deliver Channel)传送到NMR(Normalized Message Router),再由NMR通过DC将信息转到SE或BC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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