线程2

 

线程只有一个内核对象和有个栈,几乎不涉及记录活动,所以不占用内存。

 

 

 

注意:线程函数必须以这种形式定义:

DWORD WINAPI ThreadProc( LPVOID lpParam )

伪句柄:

GetCurrentProcess()

GetCurrentThread()

 

返回内核对象的伪句柄,不是真正的句柄,不会影响进程内核对象的使用计数。不需要closeHandle。

 

 

将伪句柄转换成真正的句柄

DuplicateHandle()

 

example:

duplicateHandle(

 getCurrentProcess(),

 GetCurrentThread(),

  getCurrentProcess(),

 &thread,

 0,

FALSE,

DUPLICATE_SAME_ACCESS)

 

线程挂起:

1、在创建线程时,使用create_suspend

2、调用SuspendThread(thandle)

 

 

线程恢复:

rusumeThread()

 

 

用户模式下的线程同步

1、原子访问

LONG InterLockedExchangeAdd(&x,+/-1/2);不会切换到等待状态,浪费资源

2、关键段(可切换到等待状态)

 

 

 

3、Slim读写锁

 

SRWLOCK srwlock;

InitialSRWLock(&srwlock);//初始化

 

AcquireSRWLockExclusive(&srwlock)//排它锁

ReleaseSRWLockExclusive(&srwlock)

 

AcquireSRWLockShared(&srwlock)//共享锁

ReleaseSRWLockShared(&srwlock)

 

slim读写锁和关键段差不多,但是性能比关键段好

 

4、条件变量(前三种用来互斥,保护临界区,这种是用来同步的)

 

1、

CONDICTION_VARIABLE VAR;

CRITICAL_SECTION cs;

SleepCondictionVariableCS(

var,//变量

cs,//关键段

INFINITE//等待时间

0/condiction_variable_lockmode_shared//0:以独占形式访问。

)

 

 

SleepCondictionVariableSRW(

var,//变量

srw,//slim读写锁

INFINITE//等待时间

0/condiction_variable_lockmode_shared//0:以独占形式访问。

)

 

 

WakeCondictionVariable(&cs)

 

 

内核对象进行同步

1、事件内核对象

事件的用途是:让一个线程执行初始化工作,人然后再触发另一个线程,让他执行剩余的工作。当第一个线程完成时,会触发事件,另一个线程一直在等待该事件,它发现事件被触发,于是变成可调度状态。

CreateEvent

 

注意:如果为自动触发状态,那么被触发后,事件会自动设置为非触发状态(具体见核心编程5版P239)

设置事件为触发状态:

Setevent(Hevent)

 

设置事件为非触发状态:

Resetevent(Hevent)

 

 

关闭事件

CloseHandle(Hevent)

 

为了实现线程间的同步,不应该用人工重置的事件对象(因为人工不会改变事件状态,所以2个线程或者以上都可以不受阻碍地进入同一段保护区),应该使用自动重置事件对象。当执行完毕后应该用setEvebt将其设置为有信号状态。

2、信号量内核对象(用来同步)

1、createSemaphore

 

 

2、WaitForSingleObiect

通过调用等待函数,并传如信号量的句柄,如果大于1,则减1并继续运行。

3、releaseSemaphore增加信号量

 

3、互斥内核对象

CreateMutex

具体同上,用WaitForSingleObiect等待函数,并传如信号量的句柄,如果为0为触发状态,releaseMutex来减少计数

 

 

考虑可再生能源出力不确定性的商业园区用户需求响应策略(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“考虑可再生能源出力不确定性的商业园区用户需求响应策略”展开,结合Matlab代码实现,研究在可再生能源(如风电、光伏)出力具有不确定性的背景下,商业园区如何制定有效的需求响应策略以优化能源调度和提升系统经济性。文中可能涉及不确定性建模(如场景生成与缩减)、优化模型构建(如随机规划、鲁棒优化)以及需求响应机制设计(如价格型、激励型),并通过Matlab仿真验证所提策略的有效性。此外,文档还列举了大量相关的电力系统、综合能源系统优化调度案例与代码资源,涵盖微电网调度、储能配置、负荷预测等多个方向,形成一个完整的科研支持体系。; 适合人群:具备一定电力系统、优化理论和Matlab编程基础的研究生、科研人员及从事能源系统规划与运行的工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习如何建模可再生能源的不确定性并应用于需求响应优化;②掌握使用Matlab进行商业园区能源系统仿真与优化调度的方法;③复现论文结果或开展相关课题研究,提升科研效率与创新能力。; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码实例,逐步理解模型构建与求解过程,重点关注不确定性处理方法与需求响应机制的设计逻辑,同时可参考文档中列出的其他资源进行扩展学习与交叉验证。
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