Java代理模式(三)

1.jdk动态代理只能代理实现了接口的类,没有实现接口的类不能实现jdk的动态代理
2.cglib是针对类来实现代理的,对指定目标类产生一个子类,通过方法拦截技术拦截所有父类方法的调用
被代理类

public class Train {
    public void move(){
        System.out.println("开始行驶");
        System.out.println("正在行驶");
    }

}
public class TrainProxy implements MethodInterceptor {
    //Enhancer允许为非接口类型创建一个Java代理。
    //Enhancer动态创建了给定类型的子类但是拦截了所有的方法。
    //和Proxy不一样的是,不管是接口还是类他都能正常工作。
    private Enhancer enhancer = new Enhancer();

    public Object getProxy(Class class1) {
        //设置创建子类的类
        enhancer.setSuperclass(class1);
        enhancer.setCallback(this);
        return enhancer.create();
    }

    /**
     * 作用:拦截所有目标类方法的调用 arg0目标类的实例 arg1目标方法的反射对象 arg2 方法的参数 arg3 代理类的实例
     */
    @Override
    public Object intercept(Object arg0, Method arg1, Object[] arg2, MethodProxy arg3) throws Throwable {
        System.out.println("打印日志");
        arg3.invokeSuper(arg0, arg2);

        return null;
    }

}

测试类

public class CglibTest {
    public  static void main(String [] args){
        TrainProxy trainProxy=new TrainProxy();
        //创建代理类对象
        Train t=(Train)trainProxy.getProxy(Train.class);
        t.move();
    }

}
内容概要:本文介绍了一个基于MATLAB实现的无人机维路径规划项目,采用蚁群算法(ACO)与多层感知机(MLP)相结合的混合模型(ACO-MLP)。该模型通过维环境离散化建模,利用ACO进行全局路径搜索,并引入MLP对环境特征进行自适应学习与启发因子优化,实现路径的动态调整与多目标优化。项目解决了高维空间建模、动态障碍规避、局部最优陷阱、算法实时性及多目标权衡等关键技术难题,结合并行计算与参数自适应机制,提升了路径规划的智能性、安全性和工程适用性。文中提供了详细的模型架构、核心算法流程及MATLAB代码示例,涵盖空间建模、信息素更新、MLP训练与融合优化等关键步骤。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础,熟悉智能优化算法与神经网络的高校学生、科研人员及从事无人机路径规划相关工作的工程师;适合从事智能无人系统、自动驾驶、机器人导航等领域的研究人员; 使用场景及目标:①应用于复杂维环境下的无人机路径规划,如城市物流、灾害救援、军事侦察等场景;②实现飞行安全、能耗优化、路径平滑与实时避障等多目标协同优化;③为智能无人系统的自主决策与环境适应能力提供算法支持; 阅读建议:此资源结合理论模型与MATLAB实践,建议读者在理解ACO与MLP基本原理的基础上,结合代码示例进行仿真调试,重点关注ACO-MLP融合机制、多目标优化函数设计及参数自适应策略的实现,以深入掌握混合智能算法在工程中的应用方法。
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