4、多线程互斥算法详解

多线程互斥算法详解

在多处理器编程中,互斥是一种非常普遍的协调形式。本文将详细介绍一些经典的互斥算法,这些算法通过读写共享内存来实现,虽然在实际中可能不会直接使用,但它们能帮助我们理解同步领域中出现的算法和正确性问题。

1. 时间与事件的基本概念

在并发计算中,对时间的推理至关重要。我们需要一种简单且明确的语言来描述事件和时间间隔。

  • 事件 :事件是瞬间发生的,即它们在某一时刻发生。为了方便,我们假设不同的事件不会同时发生,不同的事件发生在不同的时间。如果不确定两个非常接近的事件的顺序,任何顺序都可以。线程 A 会产生一系列事件 (a_0, a_1, \cdots),由于线程通常包含循环,一个程序语句可能会产生多个事件。我们用 (a_i^j) 表示事件 (a_i) 的第 (j) 次发生。如果事件 (a) 在事件 (b) 之前发生,我们记为 (a \to b),“(\to)” 是事件上的全序关系。
  • 时间间隔 :设 (a_0) 和 (a_1) 是两个事件,且 (a_0 \to a_1),则区间 ((a_0, a_1)) 是 (a_0) 到 (a_1) 之间的持续时间。如果区间 (I_A = (a_0, a_1)) 的最后一个事件 (a_1) 在区间 (I_B = (b_0, b_1)) 的起始事件 (b_0) 之前发生,即 (a_1 \to b_0),我们记为 (I_A \to I_B)。“(\to)” 是区间上的偏序关系,没有 “(\to)” 关系的区间称为并发区间。我们用 (I_A^j) 表示区间 (I_A) 的第 (j) 次执行。
【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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