java线程池参数

 public ThreadPoolExecutor(int corePoolSize,
                              int maximumPoolSize,
                              long keepAliveTime,
                              TimeUnit unit,
                              BlockingQueue<Runnable> workQueue,
                              ThreadFactory threadFactory,
                              RejectedExecutionHandler handler)

参数说明:

    corePoolSize:核心线程数

    maximumPoolSize:最大线程数

    keepAliveTime:闲置线程存活时间

    unit:时间单位

    workQueue:线程队列

    threadFactory:线程工厂

    handler:异常处理策略

 

比如去银行柜台办理业务,银行一共有10个办理窗口(最大线程数),平时只有5个窗口开放(核心线程数)。如果开放的5个窗口都被占用,而且银行里排了很多人,就类似于线程队列已满,这个时候行长决定把剩下的5个窗口也打开,如果10个窗口还是处理不过来,银行大厅已经人满为患了,行长决定暂时封闭大门,不允许再进来人了,这就类似于线程的异常处理策略。闲置线程存活时间就相当于运行窗口业务员休息的时间。

【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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