24、代码插桩技术详解

代码插桩技术详解

1. 代码插桩概述

在软件系统的测量中,有两种主要方式:侵入式的代码插桩和通过硬件探针进行监测。代码插桩是指修改代码以插入软件插桩点,而硬件探针则是通过硬件设备来监测代码活动。从成本和实现难度来看,修改代码进行插桩远比修改硬件要便宜和容易。不过,若选择在软件中插入测量探针,在软件的整个生命周期内都将付出一定的性能代价,这是一种权衡。

若选择通过软件插桩点获取测量数据,有两种途径:一是在程序模块的源代码中插入新代码;二是修改程序的二进制代码来捕获所需信息。无论哪种方式,关键在于知道程序到达了某个特定点,每个插桩点都有其唯一标识符,当遇到该插桩点时,它会将标识符和要捕获的数据传输到接收模块。

2. 源代码插桩过程

2.1 插桩点的表示

在源代码层面,软件探针或插桩点通常是对一个新的源代码函数模块的函数调用,用于捕获插桩点的遥测数据。在C语言中,插桩点可能如下所示:

Clic(Point_No, Data);

这里的 Clic 模块会被添加到源代码库中,用于捕获参数列表中的信息。第一个参数 Point_No 是该插桩点的唯一编号,用于标识遥测数据的来源;第二个参数 Data 可能是一个数据结构,用于捕获在调用点需要记录的关键信息。

2.2 插桩点的放置策略

插桩点的数量和位置是插桩过程中的重要因素。
- 数量因素 :插桩点数量过多会显

【EI复现】基于深度强化学习的微能源网能量管理与优化策略研究(Python代码实现)内容概要:本文围绕“基于深度强化学习的微能源网能量管理与优化策略”展开研究,重点利用深度Q网络(DQN)等深度强化学习算法对微能源网中的能量调度进行建模与优化,旨在应对可再生能源出力波动、负荷变化及运行成本等问题。文中结合Python代码实现,构建了包含光伏、储能、负荷等元素的微能源网模型,通过强化学习智能体动态决策能量分配策略,实现经济性、稳定性和能效的多重优化目标,并可能与其他优化算法进行对比分析以验证有效性。研究属于电力系统与人工智能交叉领域,具有较强的工程应用背景和学术参考价值。; 适合人群:具备一定Python编程基础和机器学习基础知识,从事电力系统、能源互联网、智能优化等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习如何将深度强化学习应用于微能源网的能量管理;②掌握DQN等算法在实际能源系统调度中的建模与实现方法;③为相关课题研究或项目开发提供代码参考和技术思路。; 阅读建议:建议读者结合提供的Python代码进行实践操作,理解环境建模、状态空间、动作空间及奖励函数的设计逻辑,同时可扩展学习其他强化学习算法在能源系统中的应用。
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