5、进程间通信:信号量、消息协议与网络通信

进程间通信:信号量、消息协议与网络通信

1. 共享数据中的信号量使用

1.1 共享数据的风险

考虑一个银行账户管理的场景,父进程创建两个子进程,一个负责存款,另一个负责取款。每个子进程在处理时都会计算新的账户余额。如果两个交易(一个存款,一个取款)几乎同时到达,就有可能出现一个交易被取消的情况。

例如,取款进程从共享内存中获取余额,减去取款金额后,被存款进程中断。存款进程从共享内存中获取相同的余额,加上存款金额,将新的余额放回共享内存,然后等待下一次存款交易。而取款进程继续处理,将其重新计算的余额放回共享内存,覆盖了存款进程设置的值,导致存款交易丢失。

1.2 信号量的概念

信号量是一种用于保护共享数据完整性的机制。它并不直接阻止其他进程修改共享数据,就像红灯并不绝对阻止车辆进入十字路口一样,而是通过一种约定来协调进程的访问。

每个信号量与一个共享资源相关联,这种关联是通过源代码注释和其他文档间接实现的。信号量只有设置和未设置两种状态,操作系统只关心这一点。如果尝试设置一个未设置的信号量,操作系统会将其设置;如果尝试设置一个已设置的信号量,操作系统会使进程等待,直到最后一个设置它的进程将其清除。

1.3 使用信号量的银行交易示例

为了避免银行交易示例中的问题,存款和取款进程在从共享内存中获取余额之前都必须设置信号量,在将重新计算的余额放回共享内存后再清除信号量。以下是实现代码:

#include <sys/types.h>
#include <sys/ipc.h>
#incl
基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析仿真验证相结合。
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