Java虚拟机-读书笔记5-垃圾回收算法

本文介绍了四种垃圾回收算法:标记-清除算法、复制算法、标记-整理算法和分代收集算法。详细解释了每种算法的工作原理及优缺点,并重点阐述了分代收集算法如何结合新生代和老年代的特点,提高垃圾回收效率。

1 标记-清除算法

    标记-清除算法是最基础的算法.算法分为"标记"和"清除"两个阶段:首先标记出所有需要被回收的对象,在标记完成后进行统一的回收.

    它的主要不足之处:

    a)标记和清除两个过程效率都不够高.

    b)回收之后产生大量不连续的碎片空间,可能导致无法分配内存给较大的对象时,不得不提前出发额外的垃圾收集动作.

    后续的算法都是基于这种思路并对其不足之处进行改进而得到的.

 

2 复制算法

    为了解决效率问题,就出现了复制算法:将内存划分为两块区域,每次只是用一块区域,当这块内存用完的时候,就把还存活的对象复制到另一块区域,然后把用过的区域一次性清空.实现简单,运行高效.只是这种算法的代价是把可用内存缩小了一半.代价太高.

3 标记-整理算法

        标记-整理算法的标记过程与标记清除算法的标记算法一样,知识会现将存活的对象向一段移动,然后直接清理掉端边界以外的内存.

4 分代收集算法

    分代收集算法:将java堆分为新生代老年代.新生代使用复制算法,老年代使用标记-整理算法.

    为何要分代

    新生代的复制算法:

    因为新生代中的对象98%是"朝生夕死"的,所以不需要按照1:1的比例来划分内存,而是将内存分为一块较大的Eden空间和两小块Survivor空间(from和to),每次使用到Eden和其中1个Survivor(from)空间.当回收时,将Eden和Survivor(from)的存活对象复制到另一块Survivor(to)空间,在清空Eden和Survivor(from)的内存,然后两个Survivor交换角色.每次回收幸存下来的对象年龄就会增加一次,当对象的年龄达到阈值之后,就会被移动到老年代.

 

 

内容概要:本文介绍了一个基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目,采用蚁群算法(ACO)与多层感知机(MLP)相结合的混合模型(ACO-MLP)。该模型通过三维环境离散化建模,利用ACO进行全局路径搜索,并引入MLP对环境特征进行自适应学习与启发因子优化,实现路径的动态调整与多目标优化。项目解决了高维空间建模、动态障碍规避、局部最优陷阱、算法实时性及多目标权衡等关键技术难题,结合并行计算与参数自适应机制,提升了路径规划的智能性、安全性和工程适用性。文中提供了详细的模型架构、核心算法流程及MATLAB代码示例,涵盖空间建模、信息素更新、MLP训练与融合优化等关键步骤。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础,熟悉智能优化算法与神经网络的高校学生、科研人员及从事无人机路径规划相关工作的工程师;适合从事智能无人系统、自动驾驶、机器人导航等领域的研究人员; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机路径规划,如城市物流、灾害救援、军事侦察等场景;②实现飞行安全、能耗优化、路径平滑与实时避障等多目标协同优化;③为智能无人系统的自主决策与环境适应能力提供算法支持; 阅读建议:此资源结合理论模型与MATLAB实践,建议读者在理解ACO与MLP基本原理的基础上,结合代码示例进行仿真调试,重点关注ACO-MLP融合机制、多目标优化函数设计及参数自适应策略的实现,以深入掌握混合智能算法在工程中的应用方法。
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