40、并发编程中的屏障算法解析

并发编程中的屏障算法解析

1. 静态树屏障

1.1 背景与动机

在并发编程中,之前的屏障算法存在一些问题。简单屏障和反转感知屏障存在竞争问题,而组合树屏障则有过多的通信开销,并且线程遍历节点的顺序不可预测,这在无缓存的 NUMA 架构上难以进行布局。因此,静态树屏障应运而生,它既能实现静态布局,又能减少竞争。

1.2 内部节点类

private class Node {
    AtomicInteger count;
    Node parent;
    volatile boolean sense;
    public Node() {
        sense = false;
        parent = null;
        count = new AtomicInteger(radix);
    }
    public Node(Node myParent) {
        this();
        parent = myParent;
    }
    public void await() {
        boolean mySense = threadSense.get();
        int position = count.getAndDecrement();
        if (position == 1) { // I’m last
            if (parent != null) { // Am I root?
                parent.await();
            }
  
【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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