JAVA并发编程学习12(关于CyclicBarrier底层的执行流程)

本文详细解析了CyclicBarrier的工作原理及其内部执行流程。从初始化到各线程等待与释放的过程,介绍了计数器归零后的重置及线程唤醒机制。

CyclicBarrier底层执行流程

1.初始化CyclicBarrier中的各种成员变量,包括parties、count以及Runnable(可选)。

2.当调用await方法时,底层会先检查计数器是否已经归零,如果是的话,就首先执行可选的Runnable,接下来开始下一个generation;

3.在下一个分代(generation)中,将会重置count的值为parties,并且创建新的Generation实例。

4.同时会调用Condition的signalAll方法,唤醒所有在屏障前等待的线程,让其开始继续执行。

5.如果计数器没有归零,那么当前的调用线程将会通过Condition的await方法,在屏障前进行等待。

6.以上所有执行流程均在lock锁的控制范围内,不会出现并发情况。

先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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