52、并发编程:概念、动机与架构解析

并发编程:概念、动机与架构解析

1. 并发、并行与分布式的区别

在编程领域,并发、并行和分布式是三个重要的概念,它们之间存在着明显的区别。
- 并发 :指的是一个系统中两个或多个任务可能同时处于执行状态(执行点不可预测)。例如,在一个服务器程序中,可能同时处理多个客户端的请求。需要注意的是,协程不属于并发,因为在任何给定时间,除了一个协程外,其他协程都在已知的位置停止。
- 并行 :如果一个并发系统中多个任务可以同时物理上处于活跃状态,那么这个系统就是并行的,这需要多个处理器。从语义角度看,真正的并行和在不可预测时间切换任务的“准并行”没有区别。
- 分布式 :当并行系统的处理器与现实世界中物理上相互分离的人或设备相关联时,这个系统就是分布式的。

简单来说,“并发”涵盖了上述三种情况的动机;“并行”适用于利用并行硬件和应对物理分布这两种情况;“分布式”仅适用于应对物理分布的情况。

2. 并发的动机

人们编写并发程序主要有以下三个重要动机:
- 捕捉问题的逻辑结构 :许多程序,特别是服务器和图形应用程序,需要同时跟踪多个基本独立的“任务”。将每个任务用单独的控制线程表示,是构建这类程序最简单和最符合逻辑的方式。例如,在视频游戏中,需要同时处理键盘输入和更新屏幕图像。
- 利用并行硬件提高速度 :多核处理器和多处理器已经在桌面、笔记本和移动设备中普及。为了有效利用这些核心,程序通常需要以并发的方式编写或重写。
-

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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