90、Java并发编程:生产者 - 消费者关系的深入探讨

Java并发编程:生产者 - 消费者关系的深入探讨

1. 生产者 - 消费者基础同步

在并发编程中,生产者 - 消费者关系是一个经典问题。在简单的同步模型中,生产者和消费者线程共享一个缓冲区。需要确保每个生产的整数仅被消费一次,没有值丢失,也没有值被多次消费。同步机制保证生产者仅在缓冲区为空时生产,消费者仅在缓冲区为满时消费。生产者总是先开始,如果生产者自消费者上次消费后未生产,消费者会等待;如果消费者尚未消费生产者最近生产的值,生产者会等待。

以下是一个简单的示例输出:
| 操作 | 缓冲区值 | 缓冲区是否占用 |
| ---- | ---- | ---- |
| Producer writes 9 | 9 | true |
| Consumer reads 9 | 9 | false |
| Consumer tries to read. | 9 | false |
| Producer writes 10 | 10 | true |
| Consumer reads 10 | 10 | false |

但简单同步模型存在性能问题。由于无法假设并发线程的相对速度,线程与操作系统、网络、用户和其他组件的交互会导致线程速度不同且不断变化。当线程过度等待时,程序效率降低,交互式程序响应变慢,应用程序延迟增加。

2. 有界缓冲区的引入

为了减少共享资源且平均速度相同的线程的等待时间,可以实现有界缓冲区。有界缓冲区提供固定数量的缓冲单元,生产者可以将值放入其中,消费者可以从中检索这些值。

例如,当生产者暂时比消费者生产值快时,如果有可用的额外缓冲单元,

内容概要:本文围绕六自由度机械臂的人工神经网络(ANN)设计展开,重点研究了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,并通过Matlab代码实现相关算法。文章结合理论推导与仿真实践,利用人工神经网络对复杂的非线性关系进行建模与逼近,提升机械臂运动控制的精度与效率。同时涵盖了路径规划中的RRT算法与B样条优化方法,形成从运动学到动力学再到轨迹优化的完整技术链条。; 适合人群:具备一定机器人学、自动控制理论基础,熟悉Matlab编程,从事智能控制、机器人控制、运动学六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)建模等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握机械臂正/逆运动学的数学建模与ANN求解方法;②理解拉格朗日-欧拉法在动力学建模中的应用;③实现基于神经网络的动力学补偿与高精度轨迹跟踪控制;④结合RRT与B样条完成平滑路径规划与优化。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码动手实践,先从运动学建模入手,逐步深入动力学分析与神经网络训练,注重理论推导与仿真实验的结合,以充分理解机械臂控制系统的设计流程与优化策略。
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