15、Objective-C垃圾回收与内省机制详解

Objective-C垃圾回收与内省机制详解

1. 垃圾回收机制

1.1 未初始化的栈引用问题

Objective - C垃圾回收器在检测栈上自动变量中的强引用时,可能会误将未初始化的自动变量当作包含强引用。解决办法有两种:
- 严格初始化所有自动变量。
- 偶尔调用C函数 objc_clear_stack(0) ,该函数应在合理的最低栈帧处调用,理想情况是在线程的顶级循环中调用。调用时,栈上的所有方法应尽量减少未初始化的自动变量。如果线程正在运行运行循环,则无需手动调用,因为每个运行循环会自动调用 objc_clear_stack(0)

1.2 其他陷阱

还有一些更隐晦的情况可能导致对象泄漏或过早被回收。若遇到垃圾回收相关问题,可查看相关指南。

1.3 应避免的设计模式

在编写使用垃圾回收的程序时,应避免以下编程模式:
- 不能重写、拦截或发送 -release -dealloc -retainCount 方法。
- 委托、父对象和观察者引用在使用托管内存时常被描述为“弱引用”,但实际上并非真正的弱引用,不应将其类型定义为 __weak ,因为垃圾回收器处理循环引用没有问题。
- 不要使用对象的生命周期来管理昂贵资源。可实现自己的引用计数,或创建一个字典,将每个客户端对象作为键,资源引用作为值。客户端对象使用完资源后应从集合中移除自己,以便在最后一个客户端移除时回收资源

基于粒子群优化算法的配电网光伏储能双层优化配置模型[IEEE33节点](选址定容)(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于粒子群优化算法(PSO)的配电网光伏储能双层优化配置模型,针对IEEE33节点系统进行光伏储能系统的选址定容优化。该模型采用双层优化结构,上层以投资成本、运行成本和网络损耗最小为目标,优化光伏和储能的配置位置容量;下层通过潮流计算验证系统约束,确保电压、容量等满足运行要求。通过Matlab编程实现算法仿真,利用粒子群算法的全局寻优能力求解复杂非线性优化问题,提升配电网对可再生能源的接纳能力,同时降低系统综合成本。文中还提供了完整的代码实现方案,便于复现进一步研究。; 适合人群:具备电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事新能源规划的工程技术人员;熟悉优化算法配电网运行分析的专业人士。; 使用场景及目标:①用于分布式光伏储能系统的规划配置研究,支持科研项目实际工程设计;②掌握双层优化建模方法粒子群算法在电力系统中的应用;③实现IEEE33节点系统的仿真验证,提升对配电网优化调度的理解实践能力。; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐步理解模型构建过程,重点关注目标函数设计、约束条件处理及上下层交互逻辑,同时可扩展至其他智能算法对比实验,深化对优化配置问题的认知。
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