延迟初始化的竞态条件

 使用“先检查后执行”的一种常见情况就是延迟初始化。延迟初始化的目的是将对象的初始化推迟到实际使用时才进行,同时要确保只被初始化一次。

  

public class LazyInitRace{
    private ExpensiveObject instance=null;

    public ExpensiveObject getInstance(){
        if(instance==null) 
            instance=new ExpensiveObject();
         return instance;
   }
}

   如上代码,getInstance方法首先判断ExpensiveObject是否已经被初始化,如果已经初始化则返回现有的实例,否则,它将创建一个新的实例,并返回一个引用,从而在后来的调用中就无需再执行这段高开销的代码路径。

  在LazyInitRace中包括了一个竞态条件,它可能破坏这个类的正确性。假定线程A和线程B同时执行getInstance。A看到instance为空,因而创建一个新的ExpensiveObject实例。B同样需要判断instance是否为空,如果当B检查时,instance为空,那么在两次调用getInstance时可能会得到不同的结果。

 

 

 

【EI复现】基于深度强化学习的微能源网能量管理与优化策略研究(Python代码实现)内容概要:本文围绕“基于深度强化学习的微能源网能量管理与优化策略”展开研究,重点利用深度Q网络(DQN)等深度强化学习算法对微能源网中的能量调度进行建模与优化,旨在应对可再生能源出力波动、负荷变化及运行成本等问题。文中结合Python代码实现,构建了包含光伏、储能、负荷等元素的微能源网模型,通过强化学习智能体动决策能量分配策略,实现经济性、稳定性和能效的多重优化目标,并可能与其他优化算法进行对比分析以验证有效性。研究属于电力系统与人工智能交叉领域,具有较强的工程应用背景和学术参考价值。; 适合人群:具备一定Python编程基础和机器学习基础知识,从事电力系统、能源互联网、智能优化等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习如何将深度强化学习应用于微能源网的能量管理;②掌握DQN等算法在实际能源系统调度中的建模与实现方法;③为相关课题研究或项目开发提供代码参考和技术思路。; 阅读建议:建议读者结合提供的Python代码进行实践操作,理解环境建模、状空间、动作空间及奖励函数的设计逻辑,同时可扩展学习其他强化学习算法在能源系统中的应用。
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