SinglentonModeExample

本文介绍了单例模式的两种实现方式:一是直接实例化并提供静态方法获取唯一对象;二是使用懒汉式实例化,同步方法确保线程安全。这两种方式都能有效限制类的实例化,确保整个应用中只有一个实例。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

单例模式的实现方法是将构造函数私有,以防止外界通过调用构造函数创建类的对象。

将类的唯一对象保存为静态私有属性,然后提供一个静态公有方法获取该唯一对象,可以保证每次返回的都是同一个对象。

 

example1:

public class SinglentonInstance {
 private SinglentonInstance(){}
 private static SinglentonInstance singlenton=new SinglentonInstance();
 public static SinglentonInstance getInstance(){
  return singlenton;
 }
}

example2:

public class SinglentonInstance {
 private static SinglentonInstance instance=null;
 public static synchronized SinglentonInstance getInstance(){
  
  if(instance==null){
   instance=new SinglentonInstance();
  }
  return instance;
 }
 
}

内容概要:本文针对人机协同制造中的工人疲劳问题,在双资源约束柔性作业车间调度问题(DRCFJSP)基础上,建立了以最小化完工时间为目标、考虑工人疲劳限制的混合整数规划模型。提出改进的自适应大规模邻域搜索(ALNS)算法,采用8种启发式规则生成初始解,引入6类破坏算子和6类修复算子进行高效搜索。通过与Gurobi求解器、遗传算法、Jaya算法和标准ALNS算法的对比实验,验证了所提算法在解决工人疲劳问题上的有效性和优越性。此外,还详细介绍了ALNS算法的实现细节,包括三级编码系统、破坏与修复算子、自适应权重更新机制以及改进的接受准则,并提供了动态休息方案、工人轮换策略和疲劳预测模型等疲劳感知调度策略。最后,通过多维度评估指标对比了不同算法的性能,并给出了工程实施建议。 适合人群:具有数学建模和算法设计基础的研究人员、工程师,尤其是从事制造业调度优化和人因工程领域的专业人士。 使用场景及目标:①适用于制造业中涉及人机协同作业的车间调度问题;②目标是通过优化调度方案,减少工人疲劳,提高生产效率,同时确保生产过程的稳定性和鲁棒性。 其他说明:本文不仅提供了理论模型和算法设计的详细描述,还附带了完整的Python代码实现,便于读者复现实验结果或应用于实际工业场景。建议读者在学习过程中结合理论分析与代码调试,深入理解各个算法组件的作用和优化策略。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值