单例模式

1.最简单的方式,快速加载模式

package com.aloe.pattern.singleton;
/**
 * 最简单的实现
 * @author chenxing
 * 
 * 此方法为 饥饿式单例模式
 * 
 * 不足之处:SingletonClass1类在被加载的时候,无论这个类有没有用到,都会创造一个实例对象。
 * 加入创建这个对象可能要花很长时间,而且又用不到,那么这个单例模式是没有无用的,是没有意义的
 *
 */
public class SingletonClass1 {
	private static final SingletonClass1 singleton= new SingletonClass1();
	
	//避免用new 获取 对象实例
	private SingletonClass1(){
		
	}
	
	public static SingletonClass1 getInstance(){
		return singleton;
	}
}

2. 懒汉式加载模式

package com.aloe.pattern.singleton;

/**
 * 懒汉式单例模式  -- lazy load
 * @author chenxing
 *  缺点: 如果是单线程,是没有问题的。如果是多线程,其中一个线程刚获取instance还没有来得及赋值,
 *  另一个线程也调用getInstance方法,然后那是还是为null,又new一个对象。所以就不是单例了
 *
 */
public class SingletonClass2 {
	private static SingletonClass2 singleton = null;
	
	private SingletonClass2(){
		
	}
	
	public static SingletonClass2 getInstance(){
		if(singleton == null){
			singleton =  new SingletonClass2();
		}
		return singleton;
	}
}

3.  同步getInstance()方法 

package com.aloe.pattern.singleton;
/**
 * 同步: 80%的错误都是20%的优化导致的
 * @author Administrator
 * 同步已经解决了多线程调用getInstance导致的多个bean的现场。
 * 但是getInstance的同步块代码会比一般的代码慢上好几倍,如果存在多次调用,那性能肯定会大受影响
 */
public class SingletonClass3 {
	private static SingletonClass3 singleton = null;
	
	private SingletonClass3(){
		
	}
	
	public synchronized SingletonClass3 getInstance(){
		if(singleton == null){
			singleton = new SingletonClass3();
		}
		return singleton;
	}
}

4. double-checked locking ,双重检查锁定  --两个if检查和一个synchronized

package com.aloe.pattern.singleton;
/**
 * double-checked locking 双重检查锁定
 * @author chenxing
 * 最好的单例模式形式
 */

public class SingletonClass4 {
	private static SingletonClass4 singleton = null;

	private SingletonClass4() {

	}

	public SingletonClass4 getInstance() {
		//线程A,线程B同时进入判断
		if (singleton == null) {
			//A,B开始同步
			synchronized (this) {
				//再进一步判断是否为null,如果不判断,会A,B获取的实例不相同
				if (singleton == null) {
						singleton = new SingletonClass4();
					}
				}
			}
		return singleton;
	}
}


(Kriging_NSGA2)克里金模型结合多目标遗传算法求最优因变量及对应的最佳自变量组合研究(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了克里金模型(Kriging)与多目标遗传算法NSGA-II相结合的方法,用于求解最优因变量及其对应的最佳自变量组合,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法首先利用克里金模型构建高精度的代理模型,逼近复杂的非线性系统响应,减少计算成本;随后结合NSGA-II算法进行多目标优化,搜索帕累托前沿解集,从而获得多个最优折衷方案。文中详细阐述了代理模型构建、算法集成流程及参数设置,适用于工程设计、参数反演等复杂优化问题。此外,文档还展示了该方法在SCI一区论文中的复现应用,体现了其科学性与实用性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉优化算法和数值建模的研究生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事仿真优化、实验设计、代理模型研究的相关领域工作者。; 使用场景及目标:①解决高计算成本的多目标优化问题,通过代理模型降低仿真次数;②在无法解析求导或函数高度非线性的情况下寻找最优变量组合;③复现SCI高水平论文中的优化方法,提升科研可信度与效率;④应用于工程设计、能源系统调度、智能制造等需参数优化的实际场景。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现过程,重点关注克里金模型的构建步骤与NSGA-II的集成方式,建议自行调整测试函数或实际案验证算法性能,并配合YALMIP等工具包扩展优化求解能力。
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