11、Rust性能测试与宏的使用指南

Rust性能测试与宏的使用指南

1. I/O开销测量

在编写基准测试时,很容易意外地测量到错误的内容。例如,我们常常希望实时了解基准测试的进度,可能会编写如下代码来测量 my_function 的运行速度:

let start = std::time::Instant::now();
for i in 0..1_000_000 {
  println!("iteration {}", i);
  my_function();
}
println!("took {:?}", start.elapsed());

这段代码看似能实现目标,但实际上并没有真正测量 my_function 的速度。这个循环很可能只是在告诉我们打印一百万个数需要多长时间。循环体中的 println! 在幕后做了很多工作:将二进制整数转换为十进制数字以便打印,锁定标准输出,使用至少一个系统调用写出一系列UTF - 8代码点,然后释放标准输出锁。不仅如此,如果终端打印输入内容的速度很慢,系统调用可能会阻塞。相比之下,调用 my_function 所花费的时间可能就微不足道了。

类似的情况也会发生在基准测试使用随机数时。如果在循环中运行 my_function(rand::random()) ,很可能大部分时间都在测量生成一百万个随机数所需的时间。获取当前时间、读取配置文件或启动新线程也是如此,相对而言,这些操作都需要很长时间,可能会掩盖你实际想要测量的时间。

基于分布式模型预测控制的多个固定翼无人机一致性控制(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于分布式模型预测控制的多个固定翼无人机一致性控制”展开,采用Matlab代码实现相关算法,属于顶级EI期刊的复现研究成果。文中重点研究了分布式模型预测控制(DMPC)在多无人机系统中的一致性控制问题,通过构建固定翼无人机的动力学模型,结合分布式协同控制策略,实现多无人机在复杂环境下的轨迹一致性和稳定协同飞行。研究涵盖了控制算法设计、系统建模、优化求解及仿真验证全过程,并提供了完整的Matlab代码支持,便于读者复现实验结果。; 适合人群:具备自动控制、无人机系统或优化算法基础,从事科研或工程应用的研究生、科研人员及自动化、航空航天领域的研发工程师;熟悉Matlab编程和基本控制理论者更佳; 使用场景及目标:①用于多无人机协同控制系统的算法研究仿真验证;②支撑科研论文复现、毕业设计或项目开发;③掌握分布式模型预测控制在实际系统中的应用方法,提升对多智能体协同控制的理解实践能力; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析,重点关注DMPC算法的构建流程、约束处理方式及一致性协议的设计逻辑,同时可拓展学习文中提及的路径规划、编队控制等相关技术,以深化对无人机集群控制的整体认知。
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