CompletionService

本文深入探讨了CompletionService的概念,一种将任务生产和消费分离的服务,允许在程序的不同部分提交和处理异步任务。通过使用Executor进行任务执行,CompletionService管理内部完成队列,特别适用于异步I/O操作。

A service that decouples the production of new asynchronous tasks
from the consumption of the results of completed tasks. Producers
submit tasks for execution. Consumers take
completed tasks and process their results in the order they
complete. A CompletionService can for example be used to
manage asynchronous I/O, in which tasks that perform reads are
submitted in one part of a program or system, and then acted upon
in a different part of the program when the reads complete,
possibly in a different order than they were requested.

Typically, a CompletionService relies on a separate
Executor to actually execute the tasks, in which case the
CompletionService only manages an internal completion
queue. The ExecutorCompletionService class provides an
implementation of this approach.

API:

ExecutorCompletionService(Executor executor)
Creates an ExecutorCompletionService using the supplied
executor for base task execution and a
LinkedBlockingQueue as a completion queue.

ExecutorCompletionService(Executor executor,
BlockingQueue<Future> completionQueue)
Creates an ExecutorCompletionService using the supplied
executor for base task execution and the supplied queue as its
completion queue.

MATLAB代码实现了一个基于多种智能优化算法优化RBF神经网络的回归预测模型,其核心是通过智能优化算法自动寻找最优的RBF扩展参数(spread),以提升预测精度。 1.主要功能 多算法优化RBF网络:使用多种智能优化算法优化RBF神经网络的核心参数spread。 回归预测:对输入特征进行回归预测,适用于连续值输出问题。 性能对比:对比不同优化算法在训练集和测试集上的预测性能,绘制适应度曲线、预测对比图、误差指标柱状图等。 2.算法步骤 数据准备:导入数据,随机打乱,划分训练集和测试集(默认7:3)。 数据归一化:使用mapminmax将输入和输出归一化到[0,1]区间。 标准RBF建模:使用固定spread=100建立基准RBF模型。 智能优化循环: 调用优化算法(从指定文件夹中读取算法文件)优化spread参数。 使用优化后的spread重新训练RBF网络。 评估预测结果,保存性能指标。 结果可视化: 绘制适应度曲线、训练集/测试集预测对比图。 绘制误差指标(MAE、RMSE、MAPE、MBE)柱状图。 十种智能优化算法分别是: GWO:灰狼算法 HBA:蜜獾算法 IAO:改进天鹰优化算法,改进①:Tent混沌映射种群初始化,改进②:自适应权重 MFO:飞蛾扑火算法 MPA:海洋捕食者算法 NGO:北方苍鹰算法 OOA:鱼鹰优化算法 RTH:红尾鹰算法 WOA:鲸鱼算法 ZOA:斑马算法
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