37、工作流中的事务、补偿与规则应用

工作流中的事务、补偿与规则应用

1. 批量工作参与

传统上,使用 TransactionScopeActivity 执行事务控制下的工作时,通常需要涉及如关系数据库这样的资源管理器。不过,也有一种方式能让工作参与到事务中,而无需资源管理器。

通过实现 IPendingWork 接口,本地服务(或宿主应用程序)可以执行受事务控制的工作。所执行的工作完全由你定义,这意味着你不受限于在关系数据库或其他资源管理器上执行的工作。

IPendingWork 接口定义了三个必须实现的成员,如下表所示:
| 成员 | 描述 |
| — | — |
| MustCommit | 返回一个布尔值,指示当前批次的工作是否应立即提交,还是可以等到下一个提交点 |
| Commit | 调用以提交一批工作 |
| Complete | 在事务结束时调用,通知你事务的成功或失败 |

工作流使用静态的 WorkflowEnvironment.BatchWork 属性将工作添加到批次中。该属性支持一个 Add 方法,用于添加表示某些工作的对象。当事务完成时,应提交该工作对象。具体工作内容及其表示方式完全由你定义,可以是简单的字符串,也可以是复杂的自定义对象。唯一的要求是本地服务要理解如何处理和提交该工作。

Add 方法还要求你指定将提交工作的对象。在后续示例中,这是实现 IPendingWork 的本地服务。通过 <

【路径规划】(螺旋)基于A星全覆盖路径规划研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于A星算法的全覆盖路径规划”展开研究,重点介绍了一种结合螺旋搜索策略的A星算法在栅格地图中的路径规划实现方法,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法旨在解决移动机器人或无人机在未知或部分已知环境中实现高效、无遗漏的区域全覆盖路径规划问题。文中详细阐述了A星算法的基本原理、启发式函数设计、开放集关闭集管理机制,并融合螺旋遍历策略以提升初始探索效率,确保覆盖完整性。同时,文档提及该研究属于一系列路径规划技术的一部分,涵盖多种智能优化算法其他路径规划方法的融合应用。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事机器人、自动化、智能控制及相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于服务机器人、农业无人机、扫地机器人等需要完成区域全覆盖任务的设备路径设计;②用于学习和理解A星算法在实际路径规划中的扩展应用,特别是如何结合特定搜索策略(如螺旋)提升算法性能;③作为科研复现算法对比实验的基础代码参考。; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注A星算法螺旋策略的切换逻辑条件判断,并可通过修改地图环境、障碍物分布等方式进行仿真实验,进一步掌握算法适应性优化方向。
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