9、Windows系统机制解析:系统工作线程与异常调度

Windows系统机制解析:系统工作线程与异常调度

1. 无唤醒增强定时器示例

在给出的示例中,主要展示了无唤醒(NW)增强定时器,同时显示了它们的最短到期时间。部分定时器是周期性的(P),到期后会不断重新插入。还有一些定时器有最长到期时间,这意味着它们被指定了一个容忍度,显示了它们可能到期的最晚时间。最后,有一个增强定时器关联了一个回调,该回调由Windows驱动基础(WDF)框架拥有。

示例数据如下:

ffffa48404c02938   18276c5890 [11/30/2020 20:50:18.943] (Interrupt) [None] NW P (27ef6380) 
ffffa483fde8e300   1827a0f6b5 [11/30/2020 20:50:19.288] (Interrupt) [None] NWF (183091c835 
                                                                [11/30/2020 20:50:34.288]) 
ffffa483fde88580   1827d4fcb5 [11/30/2020 20:50:19.628] (Interrupt) [None] NWF (18290629b5  
                                                                [11/30/2020 20:50:21.628])

2. 系统工作线程

2.1 系统工作线程的

内容概要:本文介绍了一个基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目,采用蚁群算法(ACO)多层感知机(MLP)相结合的混合模型(ACO-MLP)。该模型通过三维环境离散化建模,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启发因子优化,实现路径的动态调整多目标优化。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应用于复杂三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MATLAB实践,建议读者在理解ACOMLP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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