线程间通信-多生产者多消费者(Lock版本)

本文介绍了一个使用Java实现的生产者消费者模式案例。通过定义资源类Resource来管理生产和消费过程,并利用ReentrantLock和Condition确保线程间的同步。该示例包含两个生产者线程和两个消费者线程,演示了如何在多线程环境中协调生产者和消费者的活动。
import java.util.concurrent.locks.Condition;
import java.util.concurrent.locks.Lock;
import java.util.concurrent.locks.ReentrantLock;

class ProducerConsumerDemo2{
    public static void main(String[] args){
        Resource resource = new Resource();
        //多个生产者,多个消费者
        new Thread(new Producer(resource)).start();
        new Thread(new Producer(resource)).start();
        new Thread(new Consumer(resource)).start();
        new Thread(new Consumer(resource)).start();
    }
}

class Resource {
    private String name;
    private int count = 1;
    private boolean flag = false;
    private Lock lock = new ReentrantLock();
    private Condition condition_pro = lock.newCondition();
    private Condition condition_con = lock.newCondition();

    public void set(String name) throws InterruptedException{
        lock.lock();
        try{
            while(flag)
                condition_pro.await();
            this.name = name + "--" +count++;
            System.out.println(Thread.currentThread().getName()+"...生产者..."+this.name);
            flag = true;
            condition_con.signal();
        }finally {
            lock.unlock();
        }
    }

    public void out() throws InterruptedException{
        lock.lock();
        try{
            while(!flag)
                condition_con.await();
                System.out.println(Thread.currentThread().getName()+"...消费者..."+this.name);
            flag = false;
            condition_pro.signal();
        }finally {
            lock.unlock();
        }
    }
}

class Producer implements Runnable{
    private Resource r;
    Producer(Resource r){
        this.r = r;
    }
    public void run(){
        while(true){
            try{
                r.set("+商品+");
            }catch (InterruptedException e){

            }
        }
    }
}

class Consumer implements Runnable{
    private Resource r;
    Consumer(Resource r){
        this.r = r;
    }
    public void run(){
        while(true){
            try{
                r.out();
            }catch (InterruptedException e){

            }
        }
    }
}

内容概要:本文介绍了一个基于冠豪猪优化算法(CPO)的无人机三维路径规划项目,利用Python实现了在复杂三维环境中为无人机规划安全、高效、低能耗飞行路径的完整解决方案。项目涵盖空间环境建模、无人机动力学约束、路径编码、多目标代价函数设计以及CPO算法的核心实现。通过体素网格建模、动态障碍物处理、路径平滑技术和多约束融合机制,系统能够在高维、密集障碍环境下快速搜索出满足飞行可行性、安全性与能效最优的路径,并支持在线重规划以适应动态环境变化。文中还提供了关键模块的代码示例,包括环境建模、路径评估和CPO优化流程。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识,从事无人机、智能机器人、路径规划或智能优化算法研究的相关科研人员与工程技术人员,尤其适合研究生及有一定工作经验的研发工程师。; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机自主导航与避障;②研究智能优化算法(如CPO)在路径规划中的实际部署与性能优化;③实现多目标(路径最短、能耗最低、安全性最高)耦合条件下的工程化路径求解;④构建可扩展的智能无人系统决策框架。; 阅读建议:建议结合文中模型架构与代码示例进行实践运行,重点关注目标函数设计、CPO算法改进策略与约束处理机制,宜在仿真环境中测试不同场景以深入理解算法行为与系统鲁棒性。
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