系统的拆分

作者在等待就餐时观察到传统瓦片的设计,并由此联想到软件开发中的模块化思想。通过将系统拆分为多个独立模块的方式提高系统的稳定性和可扩展性。

今天去绿茶吃饭,好不容易等到个位子靠窗的,正好外面下着雨,窗外就是个瓦房的屋顶,

 黑色的瓦片正反交错叠在一起,心想为什么不把瓦片做大一些呢,这样铺满整个屋顶

就可以快的多了,联系到这段时间做个框架,把一个系统拆分成许多相对独立的模块,

每个模块可以单独运行在一个进程中,系统就成为分布式的了,用这种方式提高系统稳定性,可扩展性,但是增加了网络IO的开销,系统的实时性有所降低,不过好处是扩展性和稳定性都有所提高,在目前的大多数业务场景中,模块间网络IO带来延迟相较于业务处理的时间延迟算是非常小,因此系统拆分的方向性没有错。

 

古代没有流行大片的瓦会不会因为做的太大会加大生产的难度,增加生产成本,降低生产率,并且瓦片比较容易碎裂,换一块小的瓦比换一块大的瓦成本也要低很多,纯属YY

【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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