OSWorkflow基本概念

 
Step
大致相当于流程所在的位置。譬如企业年检,年检报告书在企业端算一个step,在工商局算第二个step,在复核窗口算第三个step。每个step可以有多种状态(status)和多个动作(action),用Workflow.getCurrentSteps()可以获得所有当前的step(如果有并列流程,则可能同时有多个step,例如一次年检可能同时位于初审”step广告经营资格审查”step)。
 
Status
流程在某个step中的状态。很容易理解,譬如待认领审核不通过之类的。OSWorkflow中的状态完全是由开发者自定义的,状态判别纯粹是字符串比对,灵活性相当强,而且可以把定义文件做得很好看。
 
Action
导致流程状态变迁的动作。一个action典型地由两部分组成:可以执行此动作的条件(conditions),以及执行此动作的结果(results)。条件可以用BeanShell脚本来判断,因此具有很大的灵活性,几乎任何与流程相关的东西都可以用来做判断。
 
Result
执行动作后的结果。这是个比较重要的概念。result分为两种,conditional-resultunconditional-result。执行一个动作之后,首先判断所有conditional-result的条件是否满足,满足则使用该结果;如果没有任何contidional-result满足条件,则使用unconditional-resultunconditional-result需要指定两部分信息:old-status,表示当前step的状态变成什么;后续状态,可能是用step+status指定一个新状态,也可能进入split或者join
 
conditional-result非常有用。还是以年检为例,同样是提交年检报告书,未提交被退回是不同的状态,在这两个状态基础上执行提交动作,结果分别是初次提交退回之后再次提交。这时可以考虑在提交动作上用conditional-result
 
Split/Join
流程的切分和融合。很简单的概念,split提供多个resultjoin则判断多个current step的状态,提供一个result
 
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熟悉这些概念,在流程定义中尽量使用中文,可以给业务代码和表现层带来很多方便 
【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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