17、Elixir 中状态服务器进程与运行时考虑

Elixir 中状态服务器进程与运行时考虑

1. 保持进程状态

服务器进程可以保持特定于进程的状态。例如,与数据库交互时,需要维护一个连接句柄。可以通过为循环函数添加额外参数来保持进程状态,以下是基本示例:

def start do
  spawn(fn ->
    initial_state = ...
    loop(initial_state)
  end)
end

defp loop(state) do
  ...
  loop(state)
end

1.1 有状态数据库服务器示例

下面将使用随机数模拟连接句柄,扩展数据库服务器以保持连接状态。

defmodule DatabaseServer do
  def start do
    spawn(fn ->
      connection = :rand.uniform(1000)
      loop(connection)
    end)
  end

  defp loop(connection) do
    receive do
      {:run_query, from_pid, query_def} ->
        query_result = run_query(connection, query_def)
        send(from_pid, {:query_result, query_result})
    end
    loop(connection)
  end
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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