银行业务调度系统

上次说道了《交通灯管理系统》的设计需求,今天我们来说下《银行业务调度系统》设计需求分析。大家看者这个名字是不是比较感兴趣银行是怎么办公的。今天我们来分析下:
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1.设计需求

模拟实现银行业务调度系统逻辑,具体需求如下:
<wbr><wbr>银行内有6个业务窗口,1 -4号窗口为普通窗口,5号窗口为快速窗口,6号窗口为VIP窗口。</wbr></wbr>
<wbr><wbr>有三种对应类型的客户:VIP客户,普通客户,快速客户(办理如交水电费、电话费之类业务的客户)。</wbr></wbr>
<wbr><wbr>异步随机生成各种类型的客户,生成各类型用户的概率比例为:</wbr></wbr>
<wbr><wbr><wbr><wbr><wbr><wbr><wbr><wbr><wbr><wbr><wbr><wbr><wbr><wbr>VIP客户 :普通客户 :快速客户<wbr><wbr>=<wbr><wbr> 1 :6 :3。</wbr></wbr></wbr></wbr></wbr></wbr></wbr></wbr></wbr></wbr></wbr></wbr></wbr></wbr></wbr></wbr></wbr></wbr>
<wbr><wbr>客户办理业务所需时间有最大值和最小值,在该范围内随机设定每个VIP客户以及普通客户办理业务所需的时间,快速客户办理业务所需时间为最小值(提示:办理业务的过程可通过线程Sleep的方式模拟)。</wbr></wbr>
<wbr><wbr>各类型客户在其对应窗口按顺序依次办理业务。</wbr></wbr>
<wbr><wbr>当VIP(6号)窗口和快速业务(5号)窗口没有客户等待办理业务的时候,这两个窗口可以处理普通客户的业务,而一旦有对应的客户等待办理业务的时候,则优先处理对应客户的业务。</wbr></wbr>
<wbr><wbr>随机生成客户时间间隔以及业务办理时间最大值和最小值自定,可以设置。</wbr></wbr>
<wbr><wbr>不要求实现GUI,只考虑系统逻辑实现,可通过Log方式展现程序运行结果。</wbr></wbr>
<wbr><wbr></wbr></wbr>
2.NumberManger类
<wbr><wbr>NumberManager类<br> 定义一个用于存储上一个客户号码的成员变量和用于存储所有等待服务的客户号码的队列集合。<br> 定义一个产生新号码的方法和获取马上要为之服务的号码的方法,这两个方法被不同的线程操作了相同的数据,所以,要进行同步。</wbr></wbr>

3.NumberMachine类
定义三个成员变量分别指向三个NumberManager对象,分别表示普通、快速和VIP客户的号码管理器,定义三个对应的方法来返回这三个NumberManager对象。
将NumberMachine类设计成单例。
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4.CustomerType枚举类
系统中有三种类型的客户,所以用定义一个枚举类,其中定义三个成员分别表示三种类型的客户。
重写toString方法,返回类型的中文名称。这是在后面编码时重构出来的,刚开始不用考虑。

5.ServiceWindow类
定义一个start方法,内部启动一个线程,根据服务窗口的类别分别循环调用三个不同的方法。
定义三个方法分别对三种客户进行服务,为了观察运行效果,应详细打印出其中的细节信息
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看看一点代码
private void expressService(){
<wbr><wbr><wbr><wbr>IntegerserviceNumber =NumberMachine.getInstance().getExpressManager().fetchNumber();<br><wbr><wbr><wbr><wbr>String windowName= "第" + number + "号" + type + "窗口";<wbr><wbr><br><wbr><wbr><wbr><wbr>System.out.println(windowName+"开始获取快速任务!");<wbr><wbr><wbr><wbr><br><wbr><wbr><wbr><wbr>if(serviceNumber!=null){<br><wbr><wbr><wbr><wbr><wbr><wbr>System.out.println(windowName+ "开始为第" + serviceNumber +"号快速客户服务");<wbr><wbr><wbr><wbr><wbr><wbr><br><wbr><wbr><wbr><wbr><wbr><wbr>intserviceTime = Constants.MIN_SERVICE_TIME;<br><wbr><wbr><wbr><wbr><wbr><wbr>try{<br><wbr><wbr><wbr><wbr><wbr><wbr><wbr><wbr>Thread.sleep(serviceTime);<br><wbr><wbr><wbr><wbr><wbr><wbr>}catch (InterruptedException e) {<br><wbr><wbr><wbr><wbr><wbr><wbr><wbr><wbr>e.printStackTrace();<br><wbr><wbr><wbr><wbr><wbr><wbr>}<wbr><wbr><wbr><wbr><br><wbr><wbr><wbr><wbr><wbr><wbr>System.out.println(windowName+ "完成为第" + serviceNumber + "号快速客户服务,总共耗时" + serviceTime/1000 +"秒");<wbr><wbr><wbr><wbr><br><wbr><wbr><wbr><wbr>}else{<br><wbr><wbr><wbr><wbr><wbr><wbr>System.out.println(windowName+"没有取到快速任务!");<wbr><wbr><wbr><wbr><wbr><wbr><wbr><wbr><br><wbr><wbr><wbr><wbr><wbr><wbr>commonService();<br><wbr><wbr><wbr><wbr>}<br><wbr><wbr>}<br></wbr></wbr></wbr></wbr></wbr></wbr></wbr></wbr></wbr></wbr></wbr></wbr></wbr></wbr></wbr></wbr></wbr></wbr></wbr></wbr></wbr></wbr></wbr></wbr></wbr></wbr></wbr></wbr></wbr></wbr></wbr></wbr></wbr></wbr></wbr></wbr></wbr></wbr></wbr></wbr></wbr></wbr></wbr></wbr></wbr></wbr></wbr></wbr></wbr></wbr></wbr></wbr></wbr></wbr></wbr></wbr></wbr></wbr></wbr></wbr></wbr></wbr></wbr></wbr></wbr></wbr></wbr></wbr></wbr></wbr></wbr></wbr></wbr></wbr></wbr></wbr></wbr></wbr></wbr></wbr></wbr></wbr></wbr></wbr></wbr></wbr></wbr></wbr></wbr></wbr></wbr></wbr></wbr></wbr></wbr></wbr></wbr></wbr></wbr></wbr></wbr></wbr></wbr></wbr></wbr></wbr></wbr></wbr></wbr></wbr></wbr></wbr></wbr></wbr></wbr></wbr></wbr></wbr>
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6.MainClass类
用for循环创建出4个普通窗口,再创建出1个快速窗口和一个VIP窗口。
接着再创建三个定时器,分别定时去创建新的普通客户号码、新的快速客户号码、新的VIP客户号码。

7.Constants类
定义三个常量:MAX_SERVICE_TIME、MIN_SERVICE_TIME、COMMON_CUSTOMER_INTERVAL_TIME
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内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,涵盖正向与逆向运动学求解、正向动力学控制,并采用拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,所有内容均通过Matlab代码实现。同时结合RRT路径规划与B样条优化技术,提升机械臂运动轨迹的合理性与平滑性。文中还涉及多种先进算法与仿真技术的应用,如状态估计中的UKF、AUKF、EKF等滤波方法,以及PINN、INN、CNN-LSTM等神经网络模型在工程问题中的建模与求解,展示了Matlab在机器人控制、智能算法与系统仿真中的强大能力。; 适合人群:具备一定Ma六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)tlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、人工智能等相关领域的科研人员及研究生;熟悉运动学、动力学建模或对神经网络在控制系统中应用感兴趣的工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现六自由度机械臂的精确运动学与动力学建模;②利用人工神经网络解决传统解析方法难以处理的非线性控制问题;③结合路径规划与轨迹优化提升机械臂作业效率;④掌握基于Matlab的状态估计、数据融合与智能算法仿真方法; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点理解运动学建模与神经网络控制的设计流程,关注算法实现细节与仿真结果分析,同时参考文中提及的多种优化与估计方法拓展研究思路。
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